def _freeze_stages(self): if self.frozen_stages >= 0: self.patch_embed.eval() for param in self.patch_embed.parameters(): param.requires_grad = False if self.frozen_stages >= 1: self.pos_drop.eval() for i in range(0, self.frozen_stages): m = self.layers[i] m.eval() for param in m.parameters(): param.requires_grad = False
时间: 2023-06-19 07:06:46 浏览: 63
这段代码是一个私有方法 `_freeze_stages`,用于冻结模型的前几层,以便进行迁移学习或微调。具体来说,如果 `frozen_stages` 大于等于 0,则冻结 `patch_embed` 模块的所有参数;如果 `frozen_stages` 大于等于 1,则冻结 `pos_drop` 模块以及前 `frozen_stages` 个 `layers` 模块的所有参数。在冻结之前,需要将相应的模块设置为 `eval` 模式,以便在冻结之后仍然能够保持参数不变。此外,需要将 `param.requires_grad` 设置为 `False`,以禁用梯度计算。
相关问题
def freeze(self): for layer in self.layers: for param in layer.parameters(): param.requires_grad = False
这是一个神经网络的冻结函数,其中 self 代表类本身。冻结是指在训练神经网络时,固定某些层或参数不参与梯度更新,以避免它们对模型的输出产生影响,通常用于微调预训练模型或防止过拟合。
在这个函数中,通过遍历神经网络的每一层和每个参数,将它们的 `requires_grad` 属性设置为 False,从而使得它们在训练时不会被更新。需要注意的是,这个函数只是将神经网络的参数冻结,并不会改变神经网络的结构,因此在调用该函数之后,仍然可以通过调用 `backward()` 函数计算梯度,但是由于参数被冻结,这些梯度不会对参数产生影响。
def __init__(self, config): super(Model, self).__init__() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes)
这是一个神经网络模型的初始化函数,它包含以下几个部分:
1. 调用父类的初始化函数,即nn.Module的__init__()方法。
2. 根据config中的embedding_pretrained是否为None,选择使用预训练的词向量还是随机初始化的词向量。如果使用预训练的词向量,则调用nn.Embedding.from_pretrained()方法加载预训练的词向量,否则使用nn.Embedding()方法随机初始化词向量。
3. 初始化一个LSTM层,其中输入维度为config.embed,隐藏状态维度为config.hidden_size,层数为config.num_layers,双向LSTM,batch_first设置为True,dropout为config.dropout。
4. 初始化一个全连接层,将LSTM输出的双向隐藏状态拼接后,经过一个线性变换得到最终的输出结果,输出维度为config.num_classes。
这个模型的输入是一个batch的词索引序列,输出是每个样本对应的类别。