使用 PyTorch 冻结某层参数通常有两种方式:通过手动设置 requires_grad
属性或者使用特定的库函数来实现。接下来我将详细讲解这两种实现方式的完整攻略。
手动设置 requires_grad 属性
在 PyTorch 中,我们可以通过手动设置某层的 requires_grad
属性来冻结该层的所有参数。具体步骤如下:
定义模型
我们定义一个简单的神经网络模型,然后将其中一个层的参数冻结。
import torch
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
return x
model = Net()
冻结参数
在此例中,我们将冻结第二个卷积层 conv2
的参数,不允许梯度反向传播更新该层参数。代码如下:
for param in model.conv2.parameters():
param.requires_grad = False
验证结果
最后我们使用随机的输入数据进行前向计算,并打印出第二层卷积层的梯度是否为 None,结果如下:
x = torch.randn(1, 3, 32, 32)
out = model(x)
print(model.conv2.weight.grad)
输出结果是 None,说明第二层卷积层的梯度确实被成功地冻结了。
使用特定的库函数
PyTorch 还提供了一些特定的库函数,例如 torch.no_grad
,来实现参数的冻结。以下是使用该函数的完整攻略。
定义模型
同样,我们首先定义一个简单的神经网络模型。
import torch
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
return x
model = Net()
冻结参数
使用 torch.no_grad
函数实现参数的冻结,代码如下:
with torch.no_grad():
for param in model.conv2.parameters():
param.requires_grad = False
验证结果
同样使用随机的输入数据进行前向计算,并打印出第二层卷积层的梯度是否为 None,结果如下:
x = torch.randn(1, 3, 32, 32)
out = model(x)
print(model.conv2.weight.grad)
输出结果也是 None,说明第二层卷积层的梯度也被成功地冻结了。
至此,我们详细讲解了两种 PyTorch 冻结某层参数的实现方式,均已包含至少两条示例说明。
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