1、有了已经训练好的模型参数,对这个模型的某些层做了改变,如何利用这些训练好的模型参数继续训练:
pretrained_params = torch.load('Pretrained_Model') model = The_New_Model(xxx) model.load_state_dict(pretrained_params.state_dict(), strict=False)
strict=False 使得预训练模型参数中和新模型对应上的参数会被载入,对应不上或没有的参数被抛弃。
2、如果载入的这些参数中,有些参数不要求被更新,即固定不变,不参与训练,需要手动设置这些参数的梯度属性为Fasle,并且在optimizer传参时筛选掉这些参数:
# 载入预训练模型参数后... for name, value in model.named_parameters(): if name 满足某些条件: value.requires_grad = False # setup optimizer params = filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()) optimizer = torch.optim.Adam(params, lr=1e-4)
将满足条件的参数的 requires_grad 属性设置为False, 同时 filter 函数将模型中属性 requires_grad = True 的参数帅选出来,传到优化器(以Adam为例)中,只有这些参数会被求导数和更新。
3、如果载入的这些参数中,所有参数都更新,但要求一些参数和另一些参数的更新速度(学习率learning rate)不一样,最好知道这些参数的名称都有什么:
# 载入预训练模型参数后... for name, value in model.named_parameters(): print(name) # 或 print(model.state_dict().keys())
假设该模型中有encoder,viewer和decoder两部分,参数名称分别是:
'encoder.visual_emb.0.weight', 'encoder.visual_emb.0.bias', 'viewer.bd.Wsi', 'viewer.bd.bias', 'decoder.core.layer_0.weight_ih', 'decoder.core.layer_0.weight_hh',
假设要求encode、viewer的学习率为1e-6, decoder的学习率为1e-4,那么在将参数传入优化器时:
ignored_params = list(map(id, model.decoder.parameters())) base_params = filter(lambda p: id(p) not in ignored_params, model.parameters()) optimizer = torch.optim.Adam([{'params':base_params,'lr':1e-6}, {'params':model.decoder.parameters()} ], lr=1e-4, momentum=0.9)
代码的结果是除decoder参数的learning_rate=1e-4 外,其他参数的额learning_rate=1e-6。
在传入optimizer时,和一般的传参方法torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=xxx) 不同,参数部分用了一个list, list的每个元素有params和lr两个键值。如果没有 lr则应用Adam的lr属性。Adam的属性除了lr, 其他都是参数所共有的(比如momentum)。
以上这篇pytorch载入预训练模型后,实现训练指定层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。
参考:
pytorch官方文档
https://www.jb51.net/article/134943.htm
pytorch,训练,指定层
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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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