torch编程-加载预训练权重-模型冻结-解耦-梯度不反传

1）加载预训练权重

net = torchvision.models.resnet50(pretrained=False) # 构建模型
pretrained_model = torch.load(path+'*.pth') # 导入预训练权重
net.load_state_dict(pretrained_model, strict=False) # 将与训练权重载入模型

2) 模型冻结

3) 梯度不反传

pytorch局部范围内禁用梯度计算，no_grad、enable_grad、set_grad_enabled使用举例_敲代码的小风的博客-CSDN博客_set_grad_enabled