【Pytorch】nn.module()类解析及冻结特定层参数的方法

发布网友发布时间：2024-10-09 00:28

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热心网友时间：2024-12-04 23:10

Pytorch的nn.mole()类是构建神经网络模型的核心，它为所有模型提供了基础结构。通过继承nn.Mole，模型可以包含嵌套的子模块，形成层次化的网络结构。我们可以使用model的几个关键方法来管理和操作这些模块：children()用于获取直接子模块，named_moles()则提供子模块名；parameters()和named_parameters()则用于迭代模块的参数和它们的名称；state_dict()和load_state_dict()用于保存和加载模型状态；而mole的底层元素是tensor，这些方法为我们调整模型参数提供了基础。

在处理网络参数冻结时，有两种常见情况。一是通过网络层的索引，由于dot访问方式不支持整数索引，我们需要使用特定的方法来访问特定层，如`model.layer_i.parameters()`。二是针对某个层的参数设置requires_grad为False，以冻结其训练。例如，如果要冻结conv2.proj层，可以设置`conv2.proj.parameters().requires_grad = False`。这种方法虽然可以防止参数更新，但会在反向传播时计算不必要的梯度，且bn层的状态仍会变化。

另一种方法是通过optimizer输入的截断，但这可能增加计算负担，且bn层的状态会继续更新。因此，在冻结网络参数时，应谨慎选择合适的方法以优化计算效率和模型行为。