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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

在神经网络中，参数默认是进行随机初始化的。如果不设置的话每次训练时的初始化都是随机的，导致结果不确定。如果设置初始化，则每次初始化都是固定的。 ...

1. model = models.resnet18(pretrained=False,num_classes=CIFAR10_num_classes) def my_forward(model, x ...

参考：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html Containers Module 所有神经网络模块的基类 你定义的模型必须是该类的子类，即继承与该类 模块也能包含其他模块，允许它们在树状结构中筑巢。您可以将子模块指定为常规属性 ...

在实现deepfm是进行特征编码时遇到RuntimeError: Function AddBackward0 returned an invalid gradient at index 1 - exp ...