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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