Pytorch固定部分参数(只训练部分层)(增量训练)（few-shot learn）（迁移学习）
在迁移学习中我们经常会用到预训练模型，并在预训练模型的基础上添加额外层。训练时先将预训练层参数固定，只训练额外添加的部分。完了之后再全部训练微调。 在pytorch 固定部分参数训练时需要在优化器中施加过滤。 需要自己过滤 另外，如果是Variable，则可 ...
原文：Pytorch固定部分参数(只训练部分层)
在迁移学习中我们经常会用到预训练模型，并在预训练模型的基础上添加额外层。训练时先将预训练层参数固定，只训练额外添加的部分。完了之后再全部训练微调。 在pytorch 固定部分参数训练时需要在优化器中施加过滤。 需要自己过滤 另外，如果是Variable，则可以初始化时指定 但是如果是 神经网络层 是没有requires grad传入的，m.requires grad也没有，需要 另外一个小技巧就是 ...
2019-07-17 11:19 0 5592 推荐指数：
相关推荐
Pytorch分步训练（只训练部分参数）
我现在的问题是，我的模型由两部分组成，bert+gat，bert只需要3~5轮就能收敛，而gat需要几十次， 我期望的目标是训练5轮过后，就只训练gat，bert不被更新 总体上有两种思路，一种是将不想被训练的参数修改为requires_grad=False，另一种是只将要训练的参数放到优化器 ...
pytorch固定部分参数
pytorch固定部分参数 不用梯度 如果是Variable，则可以初始化时指定 但是如果是m = nn.Linear(10,10)是没有requires_grad传入的 另外一个小技巧就是在nn.Module里，可以在中间插入这个 过滤 ...
TensorFlow只训练部分参数
深度学习中，有时需要固定网络中部分层数的参数而只训练剩余的一部分，通过合理的使用tf.get_collection()函数，可以很容易的实现。例如： 即，把需要更新梯度的层放在get_collection这个函数里面，不需要更新的不放进去。 ...
pytorch 尝试冻结一部分层,对其他层进行训练
https://discuss.pytorch.org/t/how-the-pytorch-freeze-network-in-some-layers-only-the-rest-of-the-training/7088 https://blog.csdn.net/jdzwanghao ...
pytorch将部分参数进行加载
参考： https://blog.csdn.net/LXX516/article/details/80124768 示例代码： 加载相同名称的模块 直接赋值 ...
加载Pytorch中的预训练模型及部分结构的导入
torchvision.model model子包中包含了用于处理不同任务的经典模型的定义，包括：图像分类、像素级语义分割、对象检测、实例分割、人员关键点检测和视频分类。 图像分类： 语义分 ...