模型训练中冻结网络层的操作不包括 冻结网络参数梯度 对网络中的参数作梯度截断 重新载入初始网络参数 参数优化的学习率设为零
时间: 2023-10-26 15:06:09 浏览: 37
模型训练中冻结网络层的操作包括:
1. 冻结网络参数:即将网络层的参数固定为预训练好的值,不再更新参数值。
2. 不包括冻结网络参数梯度:即仍然计算网络参数的梯度,但是不更新参数值。
3. 不包括对网络中的参数作梯度截断:梯度截断是一种防止梯度爆炸的技术,但是与冻结网络层的操作并不直接相关。
4. 不包括重新载入初始网络参数:重新载入初始网络参数会覆盖之前的训练结果,与冻结网络层的操作也不直接相关。
5. 参数优化的学习率设为零:将学习率设为零可以防止参数更新,但是与冻结网络层的操作有所区别,因为冻结网络层可以针对特定的层进行参数固定,而将学习率设为零是对所有参数都进行禁止更新的操作。
相关问题
将mobilenet参数冻结是什么意思?mobilenet不是现成的网络结构吗?训练模型会破坏网络结构?
MobileNet是一个预先训练好的神经网络结构,通常用于图像分类或对象检测任务。在使用MobileNet进行迁移学习时,我们可以冻结一些或全部网络层的参数,这意味着这些层的参数将不会被更新,只有最后几层的参数会被训练和更新。这种方法有助于加快模型的训练速度,因为只有最后几层需要进行学习。
冻结层的主要作用是确保在训练过程中不会修改预训练模型的权重,只有新添加的最后几层会被训练,以便适应新的任务。这可以避免在训练过程中破坏预训练模型的性能,因为预训练模型已经过充分训练和优化。同时,冻结层还可以防止过拟合,因为它们的参数不会被过度调整。
总之,当我们使用预训练模型进行迁移学习时,通常会冻结一些或全部网络层的参数,以提高训练效率和保持预训练模型的性能。
pytorch resnet50_pytorch 冻结某些层参数不训练
在 PyTorch 中冻结某些层参数不训练可以通过以下步骤实现:
1. 加载 ResNet50 预训练模型:
```python
import torchvision.models as models
resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)
```
2. 冻结指定层的参数:
```python
for name, param in resnet50.named_parameters():
if 'layer3' not in name and 'layer4' not in name:
param.requires_grad = False
```
上述代码中,我们遍历 ResNet50 模型的所有参数,如果参数名中不包含 "layer3" 和 "layer4",则将其 requires_grad 属性设置为 False,即冻结该层的参数。
3. 将模型放到 GPU 上:
```python
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
resnet50 = resnet50.to(device)
```
4. 定义优化器和损失函数:
```python
import torch.optim as optim
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, resnet50.parameters()), lr=0.001, momentum=0.9)
```
上述代码中,我们只优化 requires_grad 属性为 True 的参数,即未冻结的参数。
5. 训练模型:
```python
for epoch in range(num_epochs):
for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = resnet50(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
```
上述代码中,我们使用 DataLoader 加载数据,并将输入和标签放到 GPU 上进行训练。由于部分参数被冻结,因此反向传播时只会更新未冻结的参数。