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Pytorch之finetune使用详解
脚本专栏 2024/11/3 佚名
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finetune分为全局finetune和局部finetune。首先介绍一下局部finetune步骤：

1.固定参数

  for name, child in model.named_children():
    for param in child.parameters():
      param.requires_grad = False

后，只传入 需要反传的参数，否则会报错

filter(lambda param: param.requires_grad, model.parameters())

2.调低学习率，加快衰减

finetune是在预训练模型上进行微调，学习速率不能太大。

目前不清楚：学习速率降低的幅度可以更快一些。这样以来，在使用step的策略时，stepsize可以更小一些。

直接从原始数据训练的base_lr一般为0.01，微调要比0.01小,置为0.001

要比直接训练的小一些，直接训练的stepsize为100000，finetune的stepsize: 50000

3. 固定bn或取消dropout：

batchnorm会影响训练的效果，随着每个batch，追踪样本的均值和方差。对于固定的网络，bn应该使用全局的数值

def freeze_bn(self):
  for layer in self.modules():
    if isinstance(layer, nn.BatchNorm2d):
      layer.eval()

训练时，model.train()会修改模式，freeze_zn()应该在这里后面

4.过滤参数

训练时，对于优化器，应该只传入需要改变的参数，否则会报错

filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters())

以上这篇Pytorch之finetune使用详解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。

标签：
Pytorch,finetune
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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