torch.freeze

torch.freeze 是 PyTorch 中的一个函数，它可以用来冻结模型的参数，防止在训练过程中对它们进行更新。当我们希望固定某些层或参数时，可以使用这个函数。通过冻结模型的参数，我们可以在训练过程中只更新部分参数，从而提高训练效率或防止过拟合。要使用 torch.freeze，只需将模型或参数传递给它即可。例如，可以使用 torch.freeze(model.parameters()) 来冻结模型的所有参数。

相关问题

torch freeze

在PyTorch中，"freeze"（冻结）是指将模型中的某些参数设置为不可训练（requires_grad=False），使其在训练过程中保持不变。通过冻结参数，可以防止它们在反向传播时更新，从而保持它们的值不变。

在你提供的代码示例中，freeze的方式是将参数的requires_grad设置为False。遍历模型的所有参数，如果参数的名称中包含在freeze列表中的任何一个元素，就将requires_grad设置为False，即冻结该参数。

需要注意的是，在线上训练时使用了freeze的网络，在进行线下测试时要切换回未被freeze的网络。因为如果不这样做，结果可能不一致，而且被freeze和未被freeze的任务都可能表现更差。

另外，在比较输出结果时，如果发现精度下降，可能是由于模型中的BatchNorm模块中的running_mean的值发生了变化，而该参数并未被冻结。可以通过冻结BatchNorm层的running_mean和running_var来解决这个问题。

class STFT(torch.nn.Module):类代码详解

`STFT` 是一个 PyTorch 模块，用于计算短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，STFT），是一种常用的信号处理技术。下面是这个模块的详细解释：

class STFT(torch.nn.Module):
    def __init__(self, filter_length=2048, hop_length=512, win_length=None,
                 window='hann', center=True, pad_mode='reflect', freeze_parameters=True):
        super().__init__()

        self.filter_length = filter_length
        self.hop_length = hop_length
        self.center = center
        self.pad_mode = pad_mode

        if win_length is None:
            win_length = filter_length

        self.win_length = win_length
        self.window = get_window(window, win_length)

        # Create filter kernel
        fft_basis = np.fft.fft(np.eye(filter_length))
        kernel = np.concatenate([np.real(fft_basis[:filter_length // 2 + 1, :]),
                                 np.imag(fft_basis[:filter_length // 2 + 1, :])], 0)
        self.register_buffer('kernel', torch.tensor(kernel, dtype=torch.float32))

        # Freeze parameters
        if freeze_parameters:
            for name, param in self.named_parameters():
                param.requires_grad = False

    def forward(self, waveform):
        assert (waveform.dim() == 1)

        # Pad waveform
        if self.center:
            waveform = nn.functional.pad(waveform.unsqueeze(0),
                                          (self.filter_length // 2, self.filter_length // 2),
                                          mode='constant',
                                          value=0)
        else:
            waveform = nn.functional.pad(waveform.unsqueeze(0),
                                          (self.filter_length - self.hop_length, 0),
                                          mode='constant',
                                          value=0)

        # Window waveform
        if waveform.shape[-1] < self.win_length:
            waveform = nn.functional.pad(waveform, (self.win_length - waveform.shape[-1], 0),
                                          mode='constant',
                                          value=0)

        waveform = waveform.squeeze(0)
        if self.window.device != waveform.device:
            self.window = self.window.to(waveform.device)

        windowed_waveform = waveform * self.window

        # Pad for linear convolution
        if self.center:
            windowed_waveform = nn.functional.pad(windowed_waveform,
                                                   (self.filter_length // 2, self.filter_length // 2),
                                                   mode='constant',
                                                   value=0)
        else:
            windowed_waveform = nn.functional.pad(windowed_waveform,
                                                   (self.filter_length - self.hop_length, 0),
                                                   mode='constant',
                                                   value=0)

        # Perform convolution
        fft = torch.fft.rfft(windowed_waveform.unsqueeze(0), dim=1)
        fft = torch.cat((fft.real, fft.imag), dim=1)
        output = torch.matmul(fft, self.kernel)

        # Remove redundant frequencies
        output = output[:, :self.filter_length // 2 + 1, :]

        return output

- `__init__` 方法：构造方法，用于初始化模块的各个参数。其中，`filter_length` 表示 STFT 的滤波器长度，`hop_length` 表示 STFT 的帧移（即相邻帧之间的采样点数），`win_length` 表示 STFT 的窗函数长度，`window` 是指定的窗函数类型（默认为汉宁窗），`center` 表示是否需要在信号两端填充 0 以保证 STFT 的中心位置与输入信号的中心位置对齐，`pad_mode` 是指定填充方式（默认为反射填充），`freeze_parameters` 表示是否需要冻结模块的参数。

- `forward` 方法：前向传播方法，用于计算输入信号的 STFT。其中，`waveform` 表示输入信号。首先，根据 `center` 和 `pad_mode` 对输入信号进行填充和窗函数处理，然后进行线性卷积，最后通过傅里叶变换计算 STFT。返回的 `output` 是一个张量，表示 STFT 系数。