Pytorch 实现冻结指定卷积层的参数

发布时间：2020-09-06 09:01:58 阅读：316 作者：陈军2号栏目：开发技术

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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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