[Pytorch函数].requires_grad固定部分参数进行网络训练

1. 只训练部分层

class RESNET_attention(nn.Module):
    def __init__(self, model, pretrained):
        super(RESNET_attetnion, self).__init__()
        self.resnet = model(pretrained)
        for p in self.parameters():
            p.requires_grad = False
        self.f = nn.Conv2d(2048, 512, 1)
        self.g = nn.Conv2d(2048, 512, 1)
        self.h = nn.Conv2d(2048, 2048, 1)
        self.softmax = nn.Softmax(-1)
        self.gamma = nn.Parameter(torch.FloatTensor([0.0]))
        self.avgpool = nn.AvgPool2d(7, stride=1)
        self.resnet.fc = nn.Linear(2048, 10)

• 这样就将for循环以上的参数固定, 只训练下面的参数。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)

2. 固定部分层参数

for k,v in model.named_parameters():
     if k!='XXX':
         v.requires_grad=False#固定参数

3.检查部分参数是否固定

for k,v in model.named_parameters():
    if k!='xxx.weight' and k!='xxx.bias' :
            print(v.requires_grad)#理想状态下，所有值都是False

4.查看可训练参数

for name, param in model.named_parameters():
    if param.requires_grad:
        print(name)

5.查看网络总参数

net = Model()
print('# Model parameters:', sum(param.numel() for param in net.parameters()))

6. 不同层设置不同学习率

7. PyTorch更新部分网络，其他不更新