se-resnet怎么冻结训练

要冻结SE-ResNet的训练，你可以通过设置其参数的requires_grad属性为False来实现。这将阻止参数在反向传播过程中更新。以下是一种冻结SE-ResNet训练的示例代码：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的SE-ResNet模型
model = models.se_resnet50(pretrained=True)

# 冻结所有参数
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

# 将最后一层全连接层的参数解冻，以便进行微调
for param in model.fc.parameters():
    param.requires_grad = True

# 打印模型结构，确保参数已成功冻结
print(model)

在上述代码中，我们首先加载了预训练的SE-ResNet模型。然后，我们遍历模型的所有参数，并将它们的requires_grad属性设置为False，从而冻结它们的训练。最后，我们将最后一层全连接层的参数解冻，以便进行微调。

请注意，这只是一种冻结SE-ResNet训练的方法，你可以根据需要进行调整和修改。