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pytorch載入預(yù)訓(xùn)練模型后,實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練指定層

更新時(shí)間：2020年01月06日 09:46:50 作者：慕白-

今天小編就為大家分享一篇pytorch載入預(yù)訓(xùn)練模型后,實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練指定層，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

1、有了已經(jīng)訓(xùn)練好的模型參數(shù)，對(duì)這個(gè)模型的某些層做了改變，如何利用這些訓(xùn)練好的模型參數(shù)繼續(xù)訓(xùn)練：

pretrained_params = torch.load('Pretrained_Model'）
model = The_New_Model(xxx)
model.load_state_dict(pretrained_params.state_dict(), strict=False)

strict=False 使得預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)中和新模型對(duì)應(yīng)上的參數(shù)會(huì)被載入，對(duì)應(yīng)不上或沒有的參數(shù)被拋棄。

2、如果載入的這些參數(shù)中，有些參數(shù)不要求被更新，即固定不變，不參與訓(xùn)練，需要手動(dòng)設(shè)置這些參數(shù)的梯度屬性為Fasle，并且在optimizer傳參時(shí)篩選掉這些參數(shù)：

# 載入預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)后...
for name, value in model.named_parameters():
  if name 滿足某些條件:
    value.requires_grad = False

# setup optimizer
params = filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters())
optimizer = torch.optim.Adam(params, lr=1e-4)

將滿足條件的參數(shù)的 requires_grad 屬性設(shè)置為False，同時(shí) filter 函數(shù)將模型中屬性 requires_grad = True 的參數(shù)帥選出來，傳到優(yōu)化器（以Adam為例）中，只有這些參數(shù)會(huì)被求導(dǎo)數(shù)和更新。

3、如果載入的這些參數(shù)中，所有參數(shù)都更新，但要求一些參數(shù)和另一些參數(shù)的更新速度（學(xué)習(xí)率learning rate）不一樣，最好知道這些參數(shù)的名稱都有什么：

# 載入預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)后...
for name, value in model.named_parameters():
  print(name)
# 或
print(model.state_dict().keys())

假設(shè)該模型中有encoder，viewer和decoder兩部分，參數(shù)名稱分別是：

'encoder.visual_emb.0.weight',
'encoder.visual_emb.0.bias',
'viewer.bd.Wsi',
'viewer.bd.bias',
'decoder.core.layer_0.weight_ih',
'decoder.core.layer_0.weight_hh',

假設(shè)要求encode、viewer的學(xué)習(xí)率為1e-6， decoder的學(xué)習(xí)率為1e-4，那么在將參數(shù)傳入優(yōu)化器時(shí)：

ignored_params = list(map(id, model.decoder.parameters()))
base_params = filter(lambda p: id(p) not in ignored_params, model.parameters())
optimizer = torch.optim.Adam([{'params':base_params,'lr':1e-6},
               {'params':model.decoder.parameters()}
               ],
               lr=1e-4, momentum=0.9)

代碼的結(jié)果是除decoder參數(shù)的learning_rate=1e-4 外，其他參數(shù)的額learning_rate=1e-6。

在傳入optimizer時(shí)，和一般的傳參方法torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=xxx) 不同，參數(shù)部分用了一個(gè)list， list的每個(gè)元素有params和lr兩個(gè)鍵值。如果沒有 lr則應(yīng)用Adam的lr屬性。Adam的屬性除了lr，其他都是參數(shù)所共有的(比如momentum)。

以上這篇pytorch載入預(yù)訓(xùn)練模型后,實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練指定層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。

參考：

pytorch官方文檔

http://m.fzitv.net/article/134943.htm

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