加载部分预训练模型并冻结

您好！加载部分预训练模型并冻结通常用于迁移学习，以便在新任务上利用已经训练好的模型。这样做可以节省训练时间，并且可以从已有的知识中受益。

在加载预训练模型时，您可以根据需要选择要冻结的层。冻结层意味着它们的权重将保持不变，不会被更新。这对于保留预训练模型的特征提取能力而不进行微调非常有用。

以下是一个简单的示例，展示了如何加载预训练模型并冻结一些层：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 冻结部分层
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False
  
# 打印模型结构
print(model)

在上述示例中，我们使用了 PyTorch 的 torchvision 库中的 ResNet-50 模型作为示例。通过设置 `requires_grad` 属性为 `False`，我们冻结了所有层的参数，使其不可训练。

您可以根据您的需求选择要冻结的层。例如，如果您只想训练模型的最后几个层，可以将 `requires_grad` 设置为 `True`。

希望这个示例对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

加载预训练模型的权重并冻结

### 加载预训练模型权重并冻结参数

在深度学习实践中，利用预训练模型的权重初始化新构建的神经网络是一种常见做法。这不仅能够加速模型收敛速度还能提高最终性能表现。对于特定任务而言，在加载预训练模型之后通常会对某些层实施冻结操作以阻止其参数被更新。

#### 使用 PyTorch 实现方法如下：

首先定义目标模型结构，并指定分类数目以便于后续替换最后一层全连接层来适配新的数据集需求[^4]。

import torchvision.models as models
from collections import OrderedDict

class_num = 5  # 假设目标数据集中共有五个类别
net = models.mobilenet_v2(pretrained=True)

# 修改最后一个全连接层适应新的分类数量
in_features = net.classifier[-1].in_features
fc_layer = nn.Linear(in_features, class_num)
new_classifier = list(net.classifier.children())[:-1]
new_classifier.append(fc_layer)
net.classifier = nn.Sequential(*new_classifier)

接着从本地路径读取预先保存下来的 `.pth` 文件形式存储的预训练权重字典对象。

pre_trained_pth = 'path_to_pretrained_weights.pth'
pre_weights = torch.load(pre_trained_pth)

为了确保只保留匹配上的键值对，可以通过遍历原模型状态字典与预训练权重字典来进行筛选过滤[^2]。

model_dict = net.state_dict()
state_dict = {k:v for k,v in pre_weights.items() if k in model_dict.keys()}
model_dict.update(state_dict)
net.load_state_dict(model_dict)

完成以上步骤后即可成功加载预训练权重至当前创建的新模型实例中去。接下来针对不需要参与反向传播过程的部分特征提取器执行冻结处理。

for param in net.features.parameters():
    param.requires_grad_(False)

通过设置 `requires_grad=False` 属性使得这部分参数不会参与到梯度计算当中从而实现所谓的“冻结”。需要注意的是当采用这种方式时应当适当调整优化算法的学习率以及批量大小等超参配置项以获得更好的效果[^1]。

hrnet网络加载预训练模型后冻结stage4部分的训练参数以后代码运行报错：RuntimeError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)是为什么

这个错误通常是由于使用了错误的维度来访问张量而导致的。在训练时冻结了 `stage4` 部分的参数后，模型在前向传播时可能会出现维度不匹配的问题，这通常是因为您的修改导致了张量的形状发生变化。

我建议您检查一下修改的代码，确保在冻结参数后，模型的输出形状没有发生变化。您可以在修改代码后，打印一下模型的输出形状，确保它们与您期望的形状相匹配。另外，也可以尝试使用 PyTorch 提供的调试工具，在运行时打印张量的形状和值，来更好地了解问题所在。