python代码
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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' ])
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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服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/u011622208/article/details/86078055