pytorch怎么固定网络参数
时间: 2023-05-10 18:02:18 浏览: 75
PyTorch是一个流行的机器学习框架,它允许用户在Python中创建和训练神经网络。在深度学习中,有时需要冻结神经网络的一些层或权重以允许其他层进行学习。这种技术在迁移学习、预训练网络和批标准化中经常使用。PYTORCH中有两种方法可以确定要冻结和解冻的网络层。以下是两种方法的详细解释。
1、方法一:requires_grad属性
在PyTorch中,可以通过设置requires_grad属性为False来固定网络权重。
以下是一个简单的示例:
```
import torch
model = torch.models.resnet50(pretrained = True)
# 冻结网络的前5个卷积层
for param in model.parameters():
if param.requires_grad and param in model.layer1.parameters():
param.requires_grad = False
if param.requires_grad and param in model.layer2.parameters():
param.requires_grad = False
if param.requires_grad and param in model.layer3.parameters():
param.requires_grad = False
if param.requires_grad and param in model.layer4.parameters():
param.requires_grad = False
if param.requires_grad and param in model.avgpool.parameters():
param.requires_grad = False
```
在这个例子中,我们使用resnet50预训练模型,并冻结前5个卷积层。这是通过迭代模型的参数并设置requires_grad属性来完成的。设置requires_grad属性为False将禁用梯度计算,从而可以固定参数。
2、方法二:requires_grad_()方法
PyTorch还提供了一个方便的方法,可以直接调用requires_grad_()方法来冻结或解冻网络层。该方法将引用一个新的张量,该张量允许用户直接在张量上设置新值。
以下是一个简单的示例:
```
import torch
model = torch.models.resnet50(pretrained = True)
# 冻结网络的前5个卷积层
for param in model.parameters():
param.requires_grad_(False)
if param.requires_grad and param in model.avgpool.parameters():
param.requires_grad_(True)
```
在这个例子中,我们使用resnet50预训练模型,并冻结前5个卷积层。这是通过使用requires_grad_()方法来完成的。requires_grad_()方法将返回一个新的张量,并设置requires_grad属性为True或False。在这种情况下,我们将requires_grad属性设置为False以冻结前5个卷积层,并将avgpool层的requires_grad属性设置为True以允许其进行训练。
总之,这两种方法都是有效的冻结神经网络层或参数的方法,用户可以根据自己的需要选择其中一种方法,以提高模型的学习效率和准确性。