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 ...
原文：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 轮就能收敛，而gat需要几十次， 我期望的目标是训练 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中 第一种：设置requires grad Fasle 点击查看代码 你会发现，fc 的梯度的确为 ，且req ...
2021-11-15 20:56 0 2271 推荐指数：
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