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实际问题
Pytorch有的时候需要对一些层的参数进行固定，这些层不进行参数的梯度更新
问题解决思路
那么从理论上来说就有两种办法
- 优化器初始化的时候不包含这些不想被更新的参数，这样他们会进行梯度回传，但是不会被更新
- 将这些不会被更新的参数梯度归零，或者不计算它们的梯度
思路就是利用tensor的requires_grad，每一个tensor都有自己的requires_grad成员，值只能为True和False。我们对不需要参与训练的参数的requires_grad设置为False。
在optim参数模型参数中过滤掉requires_grad为False的参数。
还是以上面搭建的简单网络为例，我们固定第一个卷积层的参数，训练其他层的所有参数。
代码实现
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net,self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3,32,3)
self.conv2 = nn.Conv2d(32,24,3)
self.prelu = nn.PReLU()
for m in self.modules():
if isinstance(m,nn.Conv2d):
nn.init.xavier_normal_(m.weight.data)
nn.init.constant_(m.bias.data,0)
if isinstance(m,nn.Linear):
m.weight.data.normal_(0.01,0,1)
m.bias.data.zero_()
def forward(self, input):
out = self.conv1(input)
out = self.conv2(out)
out = self.prelu(out)
return out
遍历第一层的参数，然后为其设置requires_grad
model = Net()
for name, p in model.named_parameters():
if name.startswith('conv1'):
p.requires_grad = False
optimizer = torch.optim.Adam(filter(lambda x: x.requires_grad is not False ,model.parameters()),lr= 0.2)
为了验证一下我们的设置是否正确，我们分别看看model中的参数的requires_grad和optim中的params_group()。
for p in model.parameters():
print(p.requires_grad)
能看出优化器仅仅对requires_grad为True的参数进行迭代优化。
LAST 参考文献
Pytorch中，动态调整学习率、不同层设置不同学习率和固定某些层训练的方法_我的博客有点东西-CSDN博客
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本文由 华域联盟 原创撰写：华域联盟 » Pytorch实现网络部分层的固定不进行回传更新问题及思路详解
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