pytorch如何冻结某层参数的实现

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了pytorch如何冻结某层参数的实现相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

这篇文章主要介绍了pytorch如何冻结某层参数的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

在迁移学习finetune时我们通常需要冻结前几层的参数不参与训练,在Pytorch中的实现如下:

class Model(nn.Module):
 def __init__(self):
  super(Transfer_model, self).__init__()
  self.linear1 = nn.Linear(20, 50)
  self.linear2 = nn.Linear(50, 20)
  self.linear3 = nn.Linear(20, 2)

 def forward(self, x):
 pass

  

假如我们想要冻结linear1层,需要做如下操作:

model = Model()
# 这里是一般情况,共享层往往不止一层,所以做一个for循环
for para in model.linear1.parameters():
 para.requires_grad = False
# 假如真的只有一层也可以这样操作:
# model.linear1.weight.requires_grad = False

  

 最后我们需要将需要优化的参数传入优化器,不需要传入的参数过滤掉,所以要用到filter()函数。

optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=0.1)

  

其它的博客中都没有讲解filter()函数的作用,在这里我简单讲一下有助于更好的理解。

filter(function, iterable)

  • function: 判断函数
  • iterable: 可迭代对象

filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回一个迭代器对象,如果要转换为列表,可以使用 list() 来转换。

该接收两个参数,第一个为函数,第二个为序列,序列的每个元素作为参数传递给函数进行判,然后返回 True 或 False,最后将返回 True 的元素放到新列表中。

filter()函数将requires_grad = True的参数传入优化器进行反向传播,requires_grad = False的则被过滤掉。

 

以上是关于pytorch如何冻结某层参数的实现的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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