Pytorch 实现冻结指定卷积层的参数

下面是关于“Pytorch 实现冻结指定卷积层的参数”的完整攻略。

问题描述

在深度学习领域中，冻结指定卷积层的参数是非常常见的操作。那么，如何使用Pytorch实现冻结指定卷积层的参数？

解决方法

示例1：使用Pytorch实现冻结指定卷积层的参数

以下是使用Pytorch实现冻结指定卷积层的参数的示例：

首先，导入必要的库：

python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim

然后，定义模型：

```python
class Net(nn.Module):
def init(self):
super(Net, self).init()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

   def forward(self, x):
       x = nn.functional.relu(self.conv1(x))
       x = nn.functional.max_pool2d(x, 2)
       x = nn.functional.relu(self.conv2(x))
       x = nn.functional.max_pool2d(x, 2)
       x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
       x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
       x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
       x = self.fc3(x)
       return x

net = Net()
```

接着，冻结指定卷积层的参数：

python for name, param in net.named_parameters(): if 'conv1' in name: param.requires_grad = False

在上面的示例中，我们使用了Pytorch实现冻结指定卷积层的参数。首先，我们定义了一个简单的卷积神经网络模型。然后，我们使用named_parameters()方法遍历模型的所有参数，并根据需要冻结指定卷积层的参数。

示例2：使用Pytorch实现解冻指定卷积层的参数

以下是使用Pytorch实现解冻指定卷积层的参数的示例：

首先，导入必要的库：

python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim

然后，定义模型：

   def forward(self, x):
       x = nn.functional.relu(self.conv1(x))
       x = nn.functional.max_pool2d(x, 2)
       x = nn.functional.relu(self.conv2(x))
       x = nn.functional.max_pool2d(x, 2)
       x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
       x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
       x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
       x = self.fc3(x)
       return x

net = Net()
```