freeze = [f'model.{x}.' for x in range(freeze)] # layers to freeze for k, v in model.named_parameters(): v.requires_grad = True # train all layers if any(x in k for x in freeze): LOGGER.info(f'freezing {k}') v.requires_grad = False
时间: 2024-03-11 10:44:03 浏览: 15
这段代码的作用是将模型的某些层设置为不可训练(即冻结)。它首先根据`freeze`参数的值生成一个冻结层的列表`freeze`,列表中的每个元素都是代表模型层的字符串,例如`model.0.`。然后,它使用`model.named_parameters()`方法迭代模型的所有参数,并将它们的`requires_grad`属性设置为`True`,即可训练。接着,它检查参数的名称中是否包含冻结层的字符串,如果包含,则将该参数的`requires_grad`属性设置为`False`,即不可训练。最后,它打印出已经冻结的层的名称。这段代码通常在迁移学习中使用,以避免模型在训练过程中过度调整已经学习好的特征。
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freeze = [f'model.{x}.' for x in (freeze if len(freeze) > 1 else range(freeze[0]))] # layers to freeze for k, v in model.named_parameters(): v.requires_grad = True # train all layers # v.register_hook(lambda x: torch.nan_to_num(x)) # NaN to 0 (commented for erratic training results) if any(x in k for x in freeze): LOGGER.info(f'freezing {k}') v.requires_grad = False
这这是这是一这是一行这是一行Python这是一行Python代码这是一行Python代码,这是一行Python代码,它这是一行Python代码,它会这是一行Python代码,它会生成这是一行Python代码,它会生成一个这是一行Python代码,它会生成一个包这是一行Python代码,它会生成一个包含这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将包这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将包含这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将包含每这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将包含每个这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将包含每个元这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将包含每个元素这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将包含每个元素freeze这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将包含每个元素freeze中这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将包含每个元素freeze中的这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将包含每个元素freeze中的字符串这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将包含每个元素freeze中的字符串,并这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将包含每个元素freeze中的字符串,并在这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将包含每个元素freeze中的字符串,并在每这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将包含每个元素freeze中的字符串,并在每个这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将包含每个元素freeze中的字符串,并在每个值这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将包含每个元素freeze中的字符串,并在每个值之这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将包含每个元素freeze中的字符串,并在每个值之间这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将包含每个元素freeze中的字符串,并在每个值之间添加这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将包含每个元素freeze中的字符串,并在每个值之间添加一个这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将包含每个元素freeze中的字符串,并在每个值之间添加一个句这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将包含每个元素freeze中的字符串,并在每个值之间添加一个句点这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表示,其中x是在输入freeze中给定的值。如果freeze的长度大于1,则这个列表将包含每个元素freeze中的字符串,并在每个值之间添加一个句点(这是一行Python代码,它会生成一个包含字符串的列表,每个字符串都以"model.x."的形式表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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。