在paddle1.8.4版本的静态图训练中,如何加载模型,并将模型的卷积层进行冻结?然后进行训练?
时间: 2023-05-18 12:07:02 浏览: 55
您可以使用以下代码加载模型并冻结卷积层:
```python
import paddle
# 加载模型
model = paddle.Model('model_path')
# 冻结卷积层
for param in model.parameters():
if 'conv' in param.name:
param.trainable = False
# 进行训练
model.prepare(optimizer=paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001),
loss=paddle.nn.CrossEntropyLoss(),
metrics=paddle.metric.Accuracy())
model.fit(train_data, epochs=10, batch_size=32, verbose=1)
```
请注意,这只是一个示例代码,您需要根据您的具体情况进行修改。
相关问题
在paddle1.8.4 fluid的静态图训练中,怎么将我的模型的一些层冻结了?给个例子
可以使用 fluid.io.load_inference_model() 函数加载模型,然后使用 fluid.io.freeze_model() 函数冻结模型的指定层。例如,以下代码将模型的前两个卷积层冻结:
```python
import paddle.fluid as fluid
# 加载模型
infer_prog, feed_names, fetch_targets = fluid.io.load_inference_model(dirname='model', params_filename='params')
# 冻结前两个卷积层
for param in infer_prog.global_block().iter_parameters():
if param.name.startswith('conv2d_0') or param.name.startswith('conv2d_1'):
param.trainable = False
# 保存冻结后的模型
fluid.io.save_inference_model(dirname='frozen_model', feeded_var_names=feed_names, target_vars=fetch_targets, executor=fluid.Executor())
```
注意,这里的模型是通过 fluid.io.save_inference_model() 函数保存的,因此需要使用 fluid.io.load_inference_model() 函数加载模型。如果使用 fluid.io.save_params() 函数保存模型参数,则需要使用 fluid.io.load_params() 函数加载模型参数。
我是说我在paddlepaddle1.8.4版本下,加载我的模型,并将我的模型里面的某些层给冻结,然后进行训练。
对于您的问题,我可以提供一些帮助。在PaddlePaddle 1.8.4版本下,您可以使用以下代码来加载模型并冻结某些层:
```python
import paddle.fluid as fluid
# 定义模型
def my_model():
# ...
# 加载模型
place = fluid.CPUPlace() # 或者 fluid.CUDAPlace(0) 如果您有GPU
exe = fluid.Executor(place)
prog = fluid.default_main_program()
model_path = "path/to/your/model"
[inference_program, feed_target_names, fetch_targets] = fluid.io.load_inference_model(model_path, exe)
# 冻结某些层
freeze_layers = ["layer1", "layer2"] # 假设您要冻结的层名为 layer1 和 layer2
for param in inference_program.global_block().iter_parameters():
if param.name in freeze_layers:
param.trainable = False
# 进行训练
# ...
```
这样,您就可以加载模型并冻结指定的层进行训练了。希望对您有所帮助!