PyTorch学习系列(十)——如何在训练时固定一些层？

有时我们会用其他任务（如分类）预训练好网络，然后固定卷积层作为图像特征提取器，然后用当前任务的数据只训练全连接层。那么PyTorch如何在训练时固定底层只更新上层呢？这意味着我们希望反向传播计算梯度时，我们只希望计算到最上面的卷积层，对于卷积层，我们并不希望计算梯度并用梯度来更新参数。
我们知道，网络中的所有操作对象都是Variable对象，而Variable有两个参数可以用于这个目的：requires_grad和volatile。

requires_grad=False

在用户手动定义Variable时，参数requires_grad默认值是False。而在Module中的层在定义时，相关Variable的requires_grad参数默认是True。
在计算图中，如果有一个输入的requires_grad是True，那么输出的requires_grad也是True。只有在所有输入的requires_grad都为False时，输出的requires_grad才为False。

>>>x = Variable(torch.randn(2, 3), requires_grad=True)
>>>y = Variable(torch.randn(2, 3), requires_grad=False)
>>>z = Variable(torch.randn(2, 3), requires_grad=False)
>>>out1 = x+y
>>>out1.requires_grad
True
>>>out2 = y+z
>>>out2.requires_grad 
False

在训练时如果想要固定网络的底层，那么可以令这部分网络对应子图的参数requires_grad为False。这样，在反向过程中就不会计算这些参数对应的梯度：

model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
for param in model.parameters():#nn.Module有成员函数parameters()
    param.requires_grad = False
# Replace the last fully-connected layer
# Parameters of newly constructed modules have requires_grad=True by default
model.fc = nn.Linear(512, 100)#resnet18中有self.fc，作为前向过程的最后一层。

# Optimize only the classifier
optimizer = optim.SGD(model.fc.parameters(), lr=1e-2, momentum=0.9)#optimizer用于更新网络参数，默认情况下更新所有的参数

volatile=True

Variable的参数volatile=True和requires_grad=False的功能差不多，但是volatile的力量更大。当有一个输入的volatile=True时，那么输出的volatile=True。volatile=True推荐在模型的推理过程（测试）中使用，这时只需要令输入的voliate=True，保证用最小的内存来执行推理，不会保存任何中间状态。

>>> regular_input = Variable(torch.randn(5, 5))
>>> volatile_input = Variable(torch.randn(5, 5), volatile=True)
>>> model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
>>> model(regular_input).requires_grad #输出的requires_grad应该是True，因为中间层的Variable的requires_grad默认是True
True
>>> model(volatile_input).requires_grad#输出的requires_grad是False，因为输出的volatile是True（等价于requires_grad是False）
False
>>> model(volatile_input).volatile
True