param.requires_grad = False的作用是: 屏蔽预训练模型的权重。 只训练最后一层的全连接的权重。 最后一层的添加,是通过[2]中的一句代码: model_conv.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2) 1. 可以发现,冻结预训练模型的权重后,验证精度会下降。
for param in model.parameters(): param.requires_grad = False 解释代码作用: 这段代码的作用是冻结模型的所有参数,使它们在接下来的训练过程中保持不变。这通常用于迁移学习场景,其中预训练模型的某些层被冻结,而其他层则被微调以适应新的任务。通过冻结参数,我们可以保留预训练模型中的有用特征,同时避免在微...
51CTO博客已为您找到关于param.grad的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及param.grad问答内容。更多param.grad相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
希尔伯特曲线（Hilbert Curve）是一种连续的空间填充曲线，具有多个回旋和折叠的特点。它最初由德国数学家...
param.requires_grad = False的作用是:屏蔽预训练模型的权重。只训练最后一层的全连接的权重。...最后一层的添加,是通过[2]中的一句代码:model_conv.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)可以发现,冻结预训练模型的权重后,验证精度会下降。 1.7K10 @param注解的用法解析_getmapping注解用法 ...
固定参数固定参数即网络训练时不改变该部分的权重,而更新指定层的参数 pytorch 固定参数主要通过两个设置完成 将 tensor 的 requires_grad 属性设置为 False 仅将该属性设置为 False 网络仍会训练并修改参数,还需要堆 optimizer 的输入参数进行过滤 在 optimizer 中过滤需要更新的变量 为为为什么 2022/08/09 2.5K0...
模型参数的更新由PyTorch中的优化器处理。在定义优化器时，您可以选择将模型参数划分为不同的组，称为...
param.requires_grad = False的作用是:屏蔽预训练模型的权重。只训练最后一层的全连接的权重。...最后一层的添加,是通过[2]中的一句代码:model_conv.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)可以发现,冻结预训练模型的权重后,验证精度会下降。 1.7K10 @param注解的用法解析_getmapping注解用法 2、实例: 实例一:@...
param.requires_grad = False 只训练全连接层的权重