时间:2021-05-22
使用model.named_parameters()可以轻松搞定,
model.cuda() # ######################################## Froze some layers to fine-turn the model ########################for name, param in model.named_parameters(): # 带有参数名的模型的各个层包含的参数遍历 if 'out' or 'merge' or 'before_regress' in name: # 判断参数名字符串中是否包含某些关键字 continue param.requires_grad = False# ############################################################################################################# optimizer = optim.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=opt.learning_rate * args.world_size, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)以上这篇Pytorch根据layers的name冻结训练方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
在迁移学习finetune时我们通常需要冻结前几层的参数不参与训练,在Pytorch中的实现如下:classModel(nn.Module):def__init
pytorch中我们有时候可能需要设定某些变量是参与训练的,这时候就需要查看哪些是可训练参数,以确定这些设置是成功的。pytorch中model.paramet
一、PyTorch批训练1.概述PyTorch提供了一种将数据包装起来进行批训练的工具——DataLoader。使用的时候,只需要将我们的数据首先转换为torc
这几天在一机多卡的环境下,用pytorch训练模型,遇到很多问题。现总结一个实用的做实验方式:多GPU下训练,创建模型代码通常如下:os.environ['CU
pytorch在Horovod上训练步骤分为以下几步:importtorchimporthorovod.torchashvd#InitializeHorovod