Pytorch 实现冻结指定卷积层的参数

更新时间：2020年01月06日 09:36:19 作者：陈军2号

今天小编就为大家分享一篇Pytorch 实现冻结指定卷积层的参数，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

python代码

    for i, para in enumerate(self._net.module.features.parameters()):
      if i < 16:
        para.requires_grad = False
      else:
        para.requires_grad = True
    # Solver.
    # self._solver = torch.optim.SGD(
    #   self._net.parameters(), lr=self._options['base_lr'],
    #   momentum=0.9, weight_decay=self._options['weight_decay'])
    self._solver = torch.optim.SGD(
      self._net.module.parameters(), lr=self._options['base_lr'],
      momentum=0.9, weight_decay=self._options['weight_decay'])

分析

通过for循环将需要冻结的layer的requires_grad属性设置为False

以上这篇Pytorch 实现冻结指定卷积层的参数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脚本之家。

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