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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

在神經網絡中，參數默認是進行隨機初始化的。如果不設置的話每次訓練時的初始化都是隨機的，導致結果不確定。如果設置初始化，則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 ...

參考：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html Containers Module 所有神經網絡模塊的基類 你定義的模型必須是該類的子類，即繼承與該類 模塊也能包含其他模塊，允許它們在樹狀結構中築巢。您可以將子模塊指定為常規屬性 ...

在實現deepfm是進行特征編碼時遇到RuntimeError: Function AddBackward0 returned an invalid gradient at index 1 - exp ...