但是注意需要在optimizer中添加上这样的一句话filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()。 optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=0.0001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=1e-5) 1 2 2. 固定部分层参数 for k,v in model.n...
所以最后网络结构是预处理的conv层和bn层,以及接下去的三个stage,每个stage分别是三层,最后是avgpool和全连接层 1、model.named_parameters(),迭代打印model.named_parameters()将会打印每一次迭代元素的名字和param forname, paraminnet.named_parameters():print(name,param.requires_grad) param.requires_grad=False...
只更新特定层的权重参数'''#(1)model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)forpraminmodel.parameters():#冻结部分的层的权重pram.requires_grad =False#替换最后的全连层,新的网路构造层的requires_grad默认是Truemodel.fc = nn.Linear(512,100)#定义优化器,这里虽然传了全部模型的参数,但是其由于...
Variable与Parameter的另一个不同之处在于,Parameter不能被volatile(即:无法设置volatile=True)而且默认requires_grad=True。Variable默认requires_grad=False。 参数说明: data (Tensor) – parameter tensor requires_grad (bool, optional) – 默认为True,在BP的过程中会对其求微分。 类内函数Module.parameters() 源...
# 1. 整个网络requires_grad=False net = model().cuda() for p in net.parameters(): p.requires_grad = False optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01) 结果:RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn。这是因为整个网络都不需要计...
optimizer=optim.Adam(filter(lambda p:p.requires_grad,model.parameters()),lr=0.0001,betas=(0.9,0.999),eps=1e-08,weight_decay=1e-5) 固定部分层参数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fork,vinmodel.named_parameters():ifk!='XXX':v.requires_grad=False #固定参数 ...
# for param in single_layer.parameters(): # param.requires_grad = False # print(f'para_optim len = {len(para_optim)}') for i, param in enumerate(model.parameters()): print(i) if i < 27: # 前面一些参数冻结 param.requires_grad = False ...
model = MLP() # 冻结第一层,即self.fc1 for param in model.fc1.parameters(): param.requires_grad = False 在上述代码中,我们首先定义了一个简单的多层感知器模型MLP,它包含两个全连接层。然后,我们创建了一个MLP模型实例,并通过遍历模型的第一层(即self.fc1)的参数,将requires_grad属性设置为False,从...
# 例如,self.emb=nn.Embedding(5000,100)forname,paraminself.model.named_parameters():ifparam.requires_grad and emb_nameinname:self.backup[name]=param.data.clone()norm=torch.norm(param.grad)# 默认为2范数ifnorm!=0:r_at=epsilon*param.grad/norm ...
to(device)num_epochs=10#Lossloss_func = nn.CrossEntropyLoss()# Optimizer # optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=1e-5)optimizer = optim.SGD(params=model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)#Fitting the model.model = train_with_grad_checkpointing(model, ...