Pytorch固定部分参数(只训练部分层)

应用场景: 在加载预训练模型之后,在原来的基础上添加一部分的网络,我们可以固定原来的参数,然后只训练我们添加的这部分网络,完了之后再全部训练.

class RESNET_attention(nn.Module):
    def __init__(self, model, pretrained):
        super(RESNET_attetnion, self).__init__()
        self.resnet = model(pretrained)
        for p in self.parameters():
            p.requires_grad = False
        self.f = nn.Conv2d(2048, 512, 1)
        self.g = nn.Conv2d(2048, 512, 1)
        self.h = nn.Conv2d(2048, 2048, 1)
        self.softmax = nn.Softmax(-1)
        self.gamma = nn.Parameter(torch.FloatTensor([0.0]))
        self.avgpool = nn.AvgPool2d(7, stride=1)
        self.resnet.fc = nn.Linear(2048, 10)

note:以上代码复现SAGAN的Attention部分,这不是主要问题

这样就将for循环以上的参数固定, 只训练下面的参数(f,g,h,gamma,fc,等), 但是注意需要在optimizer中添加上这样的一句话filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()
添加的位置为:
optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=0.0001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=1e-5)