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pytorch如何冻结某层参数的实现
脚本专栏 2025/1/4 佚名
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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：

class Model(nn.Module):
 def __init__(self):
  super(Transfer_model, self).__init__()
  self.linear1 = nn.Linear(20, 50)
  self.linear2 = nn.Linear(50, 20)
  self.linear3 = nn.Linear(20, 2)

 def forward(self, x):
 pass

假如我们想要冻结linear1层，需要做如下操作：

model = Model()
# 这里是一般情况，共享层往往不止一层，所以做一个for循环
for para in model.linear1.parameters():
 para.requires_grad = False
# 假如真的只有一层也可以这样操作：
# model.linear1.weight.requires_grad = False

 最后我们需要将需要优化的参数传入优化器，不需要传入的参数过滤掉，所以要用到filter()函数。

optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=0.1)

其它的博客中都没有讲解filter()函数的作用，在这里我简单讲一下有助于更好的理解。

filter(function, iterable)

  • function: 判断函数
  • iterable: 可迭代对象

filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象，如果要转换为列表，可以使用 list() 来转换。

该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。

filter()函数将requires_grad = True的参数传入优化器进行反向传播，requires_grad = False的则被过滤掉。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2025/1/4

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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