pytorch如何固定部分参数训练-创新互联

这篇文章主要为大家展示了“pytorch如何固定部分参数训练”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“pytorch如何固定部分参数训练”这篇文章吧。

成都创新互联是一家专注于做网站、网站制作与策划设计,三河网站建设哪家好?成都创新互联做网站,专注于网站建设十年,网设计领域的专业建站公司;建站业务涵盖:三河等地区。三河做网站价格咨询:13518219792

需要自己过滤

optimizer.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=1e-3)

另外，如果是Variable，则可以初始化时指定

j = Variable(torch.randn(5,5), requires_grad=True)

但是如果是

m = nn.Linear(10,10)

是没有requires_grad传入的

m.requires_grad也没有

需要

for i in m.parameters():
  i.requires_grad=False

另外一个小技巧就是在nn.Module里，可以在中间插入这个

for p in self.parameters():
  p.requires_grad=False

这样前面的参数就是False，而后面的不变

class Net(nn.Module):
  def __init__(self):
    super(Net, self).__init__()
    self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
    self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)

    for p in self.parameters():
      p.requires_grad=False

    self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
    self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
    self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

以上是“pytorch如何固定部分参数训练”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

本文名称：pytorch如何固定部分参数训练-创新互联
当前路径：http://6mz.cn/article/jpiio.html