pytorch 固定部分參數(shù)訓(xùn)練的方法
更新時(shí)間：2019年08月17日 15:23:08 作者：guotong1988
今天小編就為大家分享一篇pytorch 固定部分參數(shù)訓(xùn)練的方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
需要自己過濾
optimizer.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=1e-3)
另外，如果是Variable，則可以初始化時(shí)指定
j = Variable(torch.randn(5,5), requires_grad=True)
但是如果是
m = nn.Linear(10,10)
是沒有requires_grad傳入的
m.requires_grad也沒有
需要
for i in m.parameters(): i.requires_grad=False
另外一個(gè)小技巧就是在nn.Module里，可以在中間插入這個(gè)
for p in self.parameters(): p.requires_grad=False
這樣前面的參數(shù)就是False，而后面的不變
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)
以上這篇pytorch 固定部分參數(shù)訓(xùn)練的方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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