for param in self.xlnet.parameters(): param.requires_grad = True
时间: 2023-06-10 21:06:26 浏览: 63
这段代码的作用是将XLNet模型中所有参数的`requires_grad`属性设置为`True`,以便在模型训练过程中对它们进行梯度更新。`requires_grad`属性是一个布尔值,表示是否需要计算参数的梯度。如果将其设置为`True`,则PyTorch会在反向传播时计算参数的梯度。如果将其设置为`False`,则PyTorch不会计算参数的梯度,这在微调预训练模型时非常有用,因为我们通常只需要更新模型的一小部分参数。
相关问题
for param in self.random_layer.parameters(): param.requires_grad = False是什么
这是一个用于冻结神经网络层参数的代码片段。它将所有参数的 `requires_grad` 属性设置为 `False`,这意味着在反向传播期间不会计算梯度并更新它们。这通常用于对预训练模型进行微调时,将模型的前几层固定为预训练参数,只训练后面几层以适应新的数据集。这可以减少训练时间并提高模型的泛化能力。
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。