pytorch如何冻结某层参数的实现

PyTorch是一个被广泛使用的深度学习框架，它提供了丰富的工具和API，使得我们可以轻松地构建、训练和部署深度学习模型。在训练深度学习模型时，有时需要冻结某些层的参数，以避免它们被更新，从而保持它们的初始状态。本文将从多个角度分析PyTorch如何冻结某层参数的实现。一、什么是参数冻结？

在深度学习中，我们通常使用反向传播算法来更新模型的参数，以最小化损失函数。但有时我们希望保持某些层的参数不变，以避免它们被更新。这个过程被称为参数冻结。参数冻结通常用于以下两个方面：

1. 预训练模型的微调

当我们使用预训练模型进行微调时，通常会冻结一些层的参数，以避免它们被过度更新。这样可以保留预训练模型的特征提取能力，并在新的数据集上进行微调。

2. 对抗训练

在对抗训练中，我们通常会冻结鉴别器的参数，以避免它们被生成器误导。这可以提高生成器的性能，并使得生成的图像更加真实。

二、如何冻结某层参数？

在PyTorch中，我们可以通过以下两种方式来冻结某些层的参数：

1. requires_grad属性

requires_grad是PyTorch张量的一个属性，它指示张量是否需要梯度计算。如果我们将requires_grad设置为False，PyTorch将不会计算该张量的梯度，从而实现参数冻结。

例如，假设我们有一个预训练的ResNet模型，并且我们想要冻结前两个卷积块的参数。我们可以按照以下步骤进行操作：

```

import torch

import torchvision.models as models

resnet = models.resnet18(pretrained=True)

# 冻结前两个卷积块的参数

for param in resnet.parameters():

param.requires_grad = False

if 'layer3' in name or 'layer4' in name:

param.requires_grad = True

```

在上面的代码中，我们首先加载了预训练的ResNet模型。然后，我们遍历了模型的所有参数，并将前两个卷积块的参数的requires_grad属性设置为False，以避免它们被更新。最后，我们将第三个和第四个卷积块的参数的requires_grad属性设置为True，以允许它们被更新。

2. 不同的优化器

另一种冻结某些层的参数的方法是使用不同的优化器。PyTorch提供了许多不同的优化器，如SGD、Adam等。这些优化器通常用于更新模型的参数。但是，我们可以使用不同的优化器来更新不同的层的参数，从而实现参数冻结。

例如，假设我们有一个预训练的ResNet模型，并且我们想要冻结前两个卷积块的参数。我们可以按照以下步骤进行操作：

```

import torch

import torchvision.models as models

resnet = models.resnet18(pretrained=True)

# 冻结前两个卷积块的参数

ignored_params = list(map(id, resnet.layer1.parameters())) + list(map(id, resnet.layer2.parameters()))

base_params = filter(lambda p: id(p) not in ignored_params, resnet.parameters())

optimizer = torch.optim.SGD([

{'params': base_params},

{'params': resnet.layer3.parameters(), 'lr': 1e-3},

{'params': resnet.layer4.parameters(), 'lr': 1e-3}

], lr=1e-2, momentum=0.9)

```

在上面的代码中，我们首先加载了预训练的ResNet模型。然后，我们使用了SGD优化器，并将前两个卷积块的参数添加到ignored_params列表中，以避免它们被更新。我们还使用了filter函数，将除前两个卷积块之外的所有参数添加到base_params列表中。最后，我们使用了SGD优化器，并将第三个和第四个卷积块的参数的学习率设置为1e-3，以允许它们被更新。

三、参数冻结的注意事项

在使用参数冻结时，有一些注意事项需要考虑：

1. 参数冻结应该在模型被编译之前完成。如果我们在编译模型之后冻结参数，那么它们仍然会被更新。

2. 如果我们冻结了一些层的参数，那么它们不会被更新，因此我们需要确保它们的初始状态是正确的。

3. 冻结的参数不能参与反向传播，因此我们不能在冻结的层中添加任何新的参数。

四、总结

本文从多个角度分析了PyTorch如何冻结某层参数的实现。我们可以使用requires_grad属性或不同的优化器来冻结某些层的参数。在使用参数冻结时，我们需要注意一些事项，如确保冻结的参数的初始状态正确，并避免在冻结的层中添加新的参数。