需要自己过滤

optimizer.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=1e-3)

另外，如果是Variable，则可以初始化时指定

j = Variable(torch.randn(5,5), requires_grad=True)

但是如果是

m = nn.Linear(10,10)

是没有requires_grad传入的

m.requires_grad也没有

需要

for i in m.parameters(): i.requires_grad=False

另外一个小技巧就是在nn.Module里，可以在中间插入这个

for p in self.parameters(): p.requires_grad=False

这样前面的参数就是False，而后面的不变

class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) for p in self.parameters(): p.requires_grad=False self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

以上这篇pytorch 固定部分参数训练的方法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。