freeze_stages

`freeze_stages` 是指在训练深度神经网络时，将网络的不同层分为多个阶段，每个阶段都可以选择是否冻结（即不更新）其权重。这个技巧通常用于微调预训练模型。

例如，一个预训练的卷积神经网络可能有多个卷积层和全连接层，我们可以将其分为多个阶段，每个阶段包含几个卷积层和全连接层。在训练期间，我们可以选择在某个阶段冻结权重，只更新后面的层的权重。这样可以避免过拟合和加速训练。通常来说，我们会先冻结前几个阶段的权重，只更新后面的几个阶段，然后逐渐解冻前面的层，继续微调整个网络。

在深度学习框架中，比如PyTorch，我们可以使用 `freeze_stages` 参数来指定每个阶段的冻结情况。

相关问题

def _freeze_stages(self): if self.frozen_stages >= 0: self.patch_embed.eval() for param in self.patch_embed.parameters(): param.requires_grad = False if self.frozen_stages >= 1: self.pos_drop.eval() for i in range(0, self.frozen_stages): m = self.layers[i] m.eval() for param in m.parameters(): param.requires_grad = False

这段代码是一个私有方法 `_freeze_stages`，用于冻结模型的前几层，以便进行迁移学习或微调。具体来说，如果 `frozen_stages` 大于等于 0，则冻结 `patch_embed` 模块的所有参数；如果 `frozen_stages` 大于等于 1，则冻结 `pos_drop` 模块以及前 `frozen_stages` 个 `layers` 模块的所有参数。在冻结之前，需要将相应的模块设置为 `eval` 模式，以便在冻结之后仍然能够保持参数不变。此外，需要将 `param.requires_grad` 设置为 `False`，以禁用梯度计算。

def train(self, mode=True): """Convert the model into training mode while keep layers freezed.""" super(SwinTransformer2D_Adapter, self).train(mode) self._freeze_stages()

这是一个 PyTorch 模型中的 train 方法。首先调用了父类的 train 方法，然后调用了 `_freeze_stages` 方法，将模型中的一些层冻结起来，不参与训练。这通常使用在迁移学习中，当我们希望在一个预训练的模型基础上，只训练模型的一部分层，而不是整个模型。这样可以节省计算资源，同时也可以避免过拟合。