冻结resnet18权重

冻结ResNet18权重的方法如下：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的ResNet18模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 冻结所有卷积基的权重
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

# 打印模型结构和参数是否被冻结
print(model)
for name, param in model.named_parameters():
    print(name, param.requires_grad)

这段代码首先导入了PyTorch和torchvision库中的ResNet18模型。然后，通过设置`requires_grad`属性为False，将所有卷积基的权重冻结起来。最后，将模型设置为评估模式，并打印模型结构和参数是否被冻结。