Pytorch 实现冻结指定卷积层的参数

Python  /  管理员 发布于 6年前   526

python代码

    for i, para in enumerate(self._net.module.features.parameters()):      if i < 16:        para.requires_grad = False      else:        para.requires_grad = True    # Solver.    # self._solver = torch.optim.SGD(    #   self._net.parameters(), lr=self._options['base_lr'],    #   momentum=0.9, weight_decay=self._options['weight_decay'])    self._solver = torch.optim.SGD(      self._net.module.parameters(), lr=self._options['base_lr'],      momentum=0.9, weight_decay=self._options['weight_decay'])

分析

通过for循环将需要冻结的layer的requires_grad属性设置为False

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