pytorch 如何固定部分网络权重

可以使用 pytorch 中的 require_grad 属性来固定部分网络权重，将不需要更新的权重的该属性设置为 False 即可。示例代码如下：

import torch.nn as nn

# 定义一个简单的神经网络
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(4, 4)
        self.fc2 = nn.Linear(4, 2)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 创建一个 net 实例
net = Net()

# 固定第一层的权重，不参与更新
net.fc1.weight.requires_grad = False
net.fc1.bias.requires_grad = False

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残差网络轻量化 pytorch

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1. 瓶颈结构（Bottleneck Structure）：使用1x1卷积核来减少通道数，在降低计算量的同时保持网络的表达能力。
2. 通道剪枝（Channel Pruning）：通过对通道进行剪枝，去除冗余的通道以减少网络的参数和计算量。
3. 网络剪枝（Network Pruning）：通过对网络中的部分权重进行剪枝，去除不重要的连接以减少网络的参数和计算量。
4. 深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）：将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积，减少了参数和计算量。
5. 量化（Quantization）：将网络的权重和激活值转化为低比特位数的表示，减少存储和计算开销。

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2. **卷积层**：CNN的核心部分，通过一系列的卷积核对输入数据进行滤波，提取出不同频率成分的特征。这些层能够自动学习到信号的局部模式。

3. **池化层**：用来减小数据的维度并保留最重要的特征，常用的有最大池化或平均池化，有助于减少过拟合。

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5. **模型训练**：使用带有标签的轴承数据集训练网络，通过反向传播算法优化权重，使得网络能够准确地识别正常运行和故障状态。