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 ...

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 ...

1.保存模型参数（gen-我自己的模型名字） torch.save(self.gen.state_dict(), os.path.join(self.gen_save_path, 'gen_%d.pth'%step)) 2.加载模型参数 ...

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 ...

对函数部分或全部参数进行类型检查 构建一个装饰器，通过对装饰器中传入类型参数，来对装饰的函数的对应参数进行类型检查。 from inspect import signaturefrom functools import wraps​def typeassert(*tyargs ...

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 ...

pytorch快速加载预训练模型参数的方式 针对的预训练模型是通用的模型，也可以是自定义模型，大多是vgg16 , resnet50 , resnet101 , 等，从官网加载太慢 直接修改源码，改为本地地址 1.直接使用默认程序里的下载方式，往往比较慢； 2.通过修改源代码，使得模型 ...