Pytorch 实现冻结指定卷积层的参数

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

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