pytorch凍結部分引數訓練另一部分

凍結引數僅需兩行**

for param in net.parameters():

param.requires_grad =
false

class

net(nn.module)
:def
__init__
(self)
:super
(net, self)
.__init__(
) self.conv1 = nn.conv2d(1,
6,5)
for p in self.parameters():
p.requires_grad=
false
self.fc1 = nn.linear(16*
5*5,
120)

optimizer = optim.adam(

filter
(lambda p: p.requires_grad, net.parameters())
, lr=
0.1)

Pytorch載入部分引數並凍結

pytorch 模型部分引數的載入 pytorch中，只匯入部分模型引數的做法 correct way to freeze layers pytorch自由載入部分模型引數並凍結 pytorch凍結部分引數訓練另一部分 pytorch更新部分網路，其他不更新 pytorch固定部分引數 只訓練部分層...

pytorch 更新部分引數（凍結引數）注意事項

實驗的pytorch版本1.2.0 在訓練過程中可能需要固定一部分模型的引數，只更新另一部分引數。有兩種思路實現這個目標，乙個是設定不要更新引數的網路層為false，另乙個就是在定義優化器時只傳入要更新的引數。當然最優的做法是，優化器中只傳入requires grad true的引數，這樣占用的記憶...

pytorch載入模型與凍結

weights torch.load path with open a.pkl wb as f pickle.dump score dict,f weights pickle.load f 直接載入 model.load state dict weights 字典生成式載入 self.load st...