基於pytorch的深度模型引數分別優化與凍結

在深度學習的模型的訓練的過程中，經常會遇到需要對不同的模型引數設定不同的學習策略，比如使用不同的學習率，設定權重衰減等，在pytorch框架中的設定相對來說是比較簡單的。

#coding:utf-8

import torch
from torchvision import models
#模型初始化
model = models.resnet50(pretrained=true)
#根據需要，進行引數分組（權重衰減設定）
pg0, pg1, pg2 = , ,   # optimizer parameter groups
for k, v in model.named_modules():
if hasattr(v, 'bias') and isinstance(v.bias, nn.parameter):
if isinstance(v, nn.batchnorm2d):
elif hasattr(v, 'weight') and isinstance(v.weight, nn.parameter):
#優化器設定
optimizer = optim.sgd(pg0, lr=0.001, momentum=0.0005, nesterov=true)
optimizer.add_param_group() 
optimizer.add_param_group()  # add pg2 (biases)

from torchvision import models

model = models.resnet18()
# 凍結layer4以前的所有層，只訓練layer4與全連線層（根據類別需自定義）
no_freeze = ['layer4','fc']  # parameter names to freeze (full or partial)
for k, v in model.named_parameters():
v.requires_grad = true  # train all layers
if not any(x in k for x in no_freeze):
print('freezing %s' % k)
v.requires_grad = false

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