在遷移學習中我們經常會用到預訓練模型,並在預訓練模型的基礎上添加額外層。訓練時先將預訓練層參數固定,只訓練額外添加的部分。完了之后再全部訓練微調。 在pytorch 固定部分參數訓練時需要在優化器中施加過濾。 需要自己過濾 另外,如果是Variable,則可 ...
在遷移學習中我們經常會用到預訓練模型,並在預訓練模型的基礎上添加額外層。訓練時先將預訓練層參數固定,只訓練額外添加的部分。完了之后再全部訓練微調。 在pytorch 固定部分參數訓練時需要在優化器中施加過濾。 需要自己過濾 另外,如果是Variable,則可以初始化時指定 但是如果是 神經網絡層 是沒有requires grad傳入的,m.requires grad也沒有,需要 另外一個小技巧就是 ...
2019-07-17 11:19 0 5592 推薦指數:
在遷移學習中我們經常會用到預訓練模型,並在預訓練模型的基礎上添加額外層。訓練時先將預訓練層參數固定,只訓練額外添加的部分。完了之后再全部訓練微調。 在pytorch 固定部分參數訓練時需要在優化器中施加過濾。 需要自己過濾 另外,如果是Variable,則可 ...
我現在的問題是,我的模型由兩部分組成,bert+gat,bert只需要3~5輪就能收斂,而gat需要幾十次, 我期望的目標是訓練5輪過后,就只訓練gat,bert不被更新 總體上有兩種思路,一種是將不想被訓練的參數修改為requires_grad=False,另一種是只將要訓練的參數放到優化器 ...
pytorch固定部分參數 不用梯度 如果是Variable,則可以初始化時指定 但是如果是m = nn.Linear(10,10)是沒有requires_grad傳入的 另外一個小技巧就是在nn.Module里,可以在中間插入這個 過濾 ...
深度學習中,有時需要固定網絡中部分層數的參數而只訓練剩余的一部分,通過合理的使用tf.get_collection()函數,可以很容易的實現。例如: 即,把需要更新梯度的層放在get_collection這個函數里面,不需要更新的不放進去。 ...
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 ...
參考: https://blog.csdn.net/LXX516/article/details/80124768 示例代碼: 加載相同名稱的模塊 直接賦值 ...
torchvision.model model子包中包含了用於處理不同任務的經典模型的定義,包括:圖像分類、像素級語義分割、對象檢測、實例分割、人員關鍵點檢測和視頻分類。 圖像分類: 語義分 ...