paddle2.0中如何对设置模型不更新某些参数

在PaddlePaddle 2.0中，可以通过设置需要更新的参数和不需要更新的参数的两个列表，来控制模型的参数更新。具体来说，可以通过以下代码实现：

import paddle

# 定义模型和优化器
model = paddle.Model(...)
optimizer = paddle.optimizer.Adam(...)

# 获取所有参数名称列表
param_names = [param.name for param in model.parameters()]

# 定义需要更新的参数名称列表
update_param_names = [...]

# 定义不需要更新的参数名称列表
no_update_param_names = list(set(param_names) - set(update_param_names))

# 根据参数名称列表，分别获取需要更新和不需要更新的参数
update_params = []
no_update_params = []
for param in model.parameters():
    if param.name in update_param_names:
        update_params.append(param)
    else:
        no_update_params.append(param)

# 定义参数更新规则，只更新需要更新的参数
optimizer = paddle.optimizer.Adam(parameters=update_params, ...)

# 训练模型时，控制参数更新
for batch_id, data in enumerate(train_loader()):
    x_data = ...
    y_data = ...
    out = model(x_data)
    loss = ...
    loss.backward()
    optimizer.step()
    # 将不需要更新的参数的梯度清零
    for param in no_update_params:
        param.clear_grad()

在上述代码中，我们首先获取了模型的所有参数名称列表，然后根据需要更新的参数名称列表和不需要更新的参数名称列表，分别获取需要更新和不需要更新的参数。在定义优化器时，我们只将需要更新的参数传入，从而控制了模型参数的更新。在训练模型时，我们将不需要更新的参数的梯度清零，从而保证这些参数不会被更新。