Pytorch固定部分參數(只訓練部分層)
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 ...
原文：Pytorch分步訓練（只訓練部分參數）
我現在的問題是，我的模型由兩部分組成，bert gat，bert只需要 輪就能收斂，而gat需要幾十次， 我期望的目標是訓練 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中 第一種：設置requires grad Fasle 點擊查看代碼 你會發現，fc 的梯度的確為 ，且req ...
2021-11-15 20:56 0 2271 推薦指數：
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