pytorch inceptionV3冻结部分层

要冻结InceptionV3模型的部分层，可以通过以下步骤实现：

1. 加载InceptionV3模型

import torch
import torchvision.models as models

inception_v3 = models.inception_v3(pretrained=True)

2. 冻结部分层

例如，我们想要冻结InceptionV3的前两个模块（即前面的17个卷积层），则可以通过以下代码实现：

for param in inception_v3.parameters():
    param.requires_grad = False

for param in inception_v3.Conv2d_1a_3x3.parameters():
    param.requires_grad = True
for param in inception_v3.Mixed_5b.parameters():
    param.requires_grad = True

在这个例子中，我们首先将所有参数的 `requires_grad` 属性设置为 `False`，这样它们就不会被更新。然后，我们将第一个模块和第二个模块中的参数的 `requires_grad` 属性设置为 `True`，这样它们就可以被更新。

3. 测试模型

# 前向传播
x = torch.randn(1, 3, 299, 299)
output = inception_v3(x)

# 输出
print(output.shape)

经过上述步骤后，我们可以测试模型是否能够正常运行。请注意，由于我们冻结了前面的层，因此模型的输出形状应该与完整的InceptionV3模型的输出形状不同。