Pytorch实现网络部分层的固定不进行回传更新问题及思路详解 Pytorch实现网络部分层的固定不

实际问题
问题解决思路
代码实现
LAST 参考文献

实际问题 Pytorch有的时候需要对一些层的参数进行固定，这些层不进行参数的梯度更新

问题解决思路那么从理论上来说就有两种办法

优化器初始化的时候不包含这些不想被更新的参数，这样他们会进行梯度回传，但是不会被更新
将这些不会被更新的参数梯度归零，或者不计算它们的梯度

思路就是利用tensor的requires_grad，每一个tensor都有自己的requires_grad成员，值只能为True和False。我们对不需要参与训练的参数的requires_grad设置为False。
在optim参数模型参数中过滤掉requires_grad为False的参数。
还是以上面搭建的简单网络为例，我们固定第一个卷积层的参数，训练其他层的所有参数。

代码实现

class Net(nn.Module):def __init__(self):super(Net,self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3,32,3)self.conv2 = nn.Conv2d(32,24,3)self.prelu = nn.PReLU()for m in self.modules():if isinstance(m,nn.Conv2d):nn.init.xavier_normal_(m.weight.data)nn.init.constant_(m.bias.data,0)if isinstance(m,nn.Linear):m.weight.data.normal_(0.01,0,1)m.bias.data.zero_()def forward(self, input):out = self.conv1(input)out = self.conv2(out)out = self.prelu(out)return out

遍历第一层的参数，然后为其设置requires_grad

model = Net()for name, p in model.named_parameters():if name.startswith('conv1'):p.requires_grad = Falseoptimizer = torch.optim.Adam(filter(lambda x: x.requires_grad is not False ,model.parameters()),lr= 0.2)

为了验证一下我们的设置是否正确，我们分别看看model中的参数的requires_grad和optim中的params_group()。

for p in model.parameters():print(p.requires_grad)

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能看出优化器仅仅对requires_grad为True的参数进行迭代优化。

LAST 参考文献 Pytorch中，动态调整学习率、不同层设置不同学习率和固定某些层训练的方法_我的博客有点东西-CSDN博客
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