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：
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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：
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# 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 optimizerparams = 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：
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# 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：
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'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：
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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服务器之家。
参考：
pytorch官方文档
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_36049506/article/details/89522860
