Pytorch根據(jù)layers的name凍結訓練方式
更新時間：2020年01月06日 09:27:31 作者：木有感情的機器人
今天小編就為大家分享一篇Pytorch根據(jù)layers的name凍結訓練方式，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
使用model.named_parameters()可以輕松搞定，
model.cuda()
# ######################################## Froze some layers to fine-turn the model ########################
for name, param in model.named_parameters(): # 帶有參數(shù)名的模型的各個層包含的參數(shù)遍歷
if 'out' or 'merge' or 'before_regress' in name: # 判斷參數(shù)名字符串中是否包含某些關鍵字
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)
以上這篇Pytorch根據(jù)layers的name凍結訓練方式就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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