在深度学习模型的训练中，Batch Normalization（BN）层通过标准化每个小批量的数据来加速训练，并提高稳定性。然而，在某些场景下，我们需要“冻结”BN层，以确保在转移学习或推断阶段保持一致性。本文将详细介绍如何在PyTorch中冻结BN层的过程。
## 环境准备
在了解如何冻结BN层之前，我们需要确保我们的开发环境已准备好。以下是支持PyTorch的基本环境要求：
- **Py
此外可以参考PyTorch模型保存。https://zhuanlan.zhihu.com/p/73893187查看模型每层输出详情Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸，这在调试网络时非常有用。现在在PyTorch中也可以实现这个功能。使用很简单，如下用法：input_size 是根据你自己的网络模型的输入尺寸进行设置。pytorch-summargithub.com3
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2023-07-14 19:27:19
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一、原理：要固定训练网络的哪几层，只需要找到这几层参数(parameter)，然后将其 .requires_grad 属性设置为 False 。然后修改优化器，只将不被冻结的层传入。二、效果节省显存：不将不更新的参数传入optimizer提升速度：将不更新的参数的requires_grad设置为False，节省了计算这部分参数梯度的时间三、代码：.requires_grad 属性设置为 False
Pytorch的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。Pytorch的张量和numpy中的array很类似。1）张量的数据类型张量的数据类型和numpy.array基本一一对应（但是不支持str类型），包括:torch.float64(torch.double)torch.float32(torch.float)torch.float16torch.int64(torch.long)to
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2023-11-21 10:47:36
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目录1. PyTorch的nn模块2. nn的子类 1. PyTorch的nn模块神经网络的结构与原理相信大家已经非常熟悉，这里不再赘述。PyTorch有一个专门用于神经网络的完整子模块：torch.nn。该子模块包含创建各种神经网络体系结构所需的构建块。这些构建块在PyTorch术语中称为module（模块），在其他框架中称为layer（层）。PyTorch模块都是从基类nn.Module继承
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2023-11-10 02:17:11
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前言结论：1）部分加载模型参数的关键就是自定义选取训练好的模型的state_dict的键值对，然后更新到需要加载模型参数的新模型的state_dict中。 2）冻结部分参数的关键就是自定义设置需冻结的参数的requires_grad属性值为False，并在优化器中传入参数时，过滤掉requires_grad=False的这部分参数，使其不参与更新。 下文通过实例记录如何在pytorch中只加载部分
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2023-12-04 13:38:00
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BN层存在的问题: BN层的模型效果取决于Batch_size大小，那么我的实验分别在batch_size=4和batch_size=8的情况下运行的，这些batch_size都无法让BN层真正起到作用，甚至负作用，我个人感觉4的效果比8好这就是个运气问题(下面一段我利用BN层原理对这个运气问题进行了分析)。那么同样为4的batch_size进行若干次实验，是否结果会出现很大的波动？关于这个实验我
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2024-02-21 11:48:41
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pytorch网络冻结的三种方法区别：detach、requires_grad、with_no_grad 文章目录pytorch网络冻结的三种方法区别：detach、requires_grad、with_no_grad1、requires_grad2、detach（）3、with_no_grad4、总结： 1、requires_gradrequires_grad=True # 要求计算梯度；
re
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2024-07-15 23:05:58
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文章目录1 网络训练流程概述2 训练前先注意3 整体代码理解4 一轮训练与验证代码5 感谢链接 1 网络训练流程概述想得到一个model_best模型，宽泛的考虑：拿到数据，训练一下，谁效果好，谁就是model_best。 细致考虑的话，需要注意以下要点：是否使用cuda？ 数据集准备和划分比例关系 训练多少个epoch？ 是否要先冻结特征提取部分参数训练，然后再解冻训练？ 通常不是 学习率大小
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2023-08-02 22:51:51
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# PyTorch中的Batch Normalization冻结：原理与实践
Batch Normalization（BN）是深度学习中的一种重要技术，旨在解决神经网络训练过程中的内部协变量偏移问题，使得训练更为稳定，收敛更快。尽管BN带来了诸多好处，但在某些场景下，如迁移学习或者模型微调，我们可能需要冻结BN层以避免其统计信息的变化。本文将探讨如何在PyTorch中冻结BN层，并提供相应的代码
PyTorch冻结BN是一个在深度学习模型中常见的问题，尤其是在迁移学习和模型微调的时候。Batch Normalization（BN）的作用是加速训练过程，保持模型的稳定性。冻结BN，即保持其统计量固定，能够避免训练过程中不必要的变化，提高模型的稳定性和性能。接下来，我们将详细记录解决 PyTorch 冻结 BN 的过程。
## 环境准备
为了顺利实施解决方案，首先需要准备合适的环境。以下是
# 在 PyTorch 中冻结 Batch Normalization 层
Batch Normalization（BN）是深度学习模型中的一个重要组成部分，通常用于加速训练并提高模型的稳定性。然而，对于某些特定情况，例如在转移学习中，我们可能希望“冻结”BN层的参数，使其在训练过程中不再更新。本文将教你如何实现这一点。
## 流程概览
下面是冻结 BN 层的基本流程：
| 步骤 | 描述
深度学习——（6）pytorch冻结某些层的参数 文章目录深度学习——（6）pytorch冻结某些层的参数问题出现一探究竟try 1. 不加required_gradtry 2. 使用原来的格式更改（上面提到的）try 3. 定义no_grad列表将部分层冻结 在加载预训练模型的时候，有时候想冻结前面几层，使其参数在训练过程中不发生变化（不进行反向传播） 问题出现在之前的blog——VGG16
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2023-11-20 07:28:42
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BN层参数详解（1，2）一般来说pytorch中的模型都是继承nn.Module类的，都有一个属性trainning指定是否是训练状态，训练状态与否将会影响到某些层的参数是否是固定的，比如BN层(对于BN层测试的均值和方差是通过统计训练的时候所有的batch的均值和方差的平均值)或者Dropout层(对于Dropout层在测试的时候所有神经元都是激活的)。通常用model.train()指定当前模
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2023-08-18 19:39:33
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# Python中的BN层冻结
## 引言
在深度学习中，批量归一化（Batch Normalization）是一种常用的技术，用于加快神经网络的训练速度并提升模型的性能。然而，在某些情况下，我们可能希望冻结（即固定）BN层的参数，以便更好地适应特定的任务或环境。本文将介绍如何在Python中实现BN层冻结，并提供相应的代码示例。
## 什么是BN层？
BN层是一种用于深度学习模型中的正则
原创
2023-12-22 03:24:42
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pytorch中的BN层简介简介pytorch里BN层的具体实现过程momentum的定义冻结BN及其统计数据 简介BN层在训练过程中,会将一个Batch的中的数据转变成正太分布,在推理过程中使用训练过程中的参数对数据进行处理,然而网络并不知道你是在训练还是测试阶段,因此,需要手动的加上,需要在测试和训练阶段使用如下函数。model.train() or model.eval()在Pytorch
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2023-06-05 15:03:43
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整个项目和使用说明地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1my30wyqOk_WJD0jjM7u4TQ &
# 在 PyTorch 中冻结 Batch Normalization 参数
在深度学习中，我们经常需要冻结某些层的参数以便在转移学习或微调模型时保持这些参数不变。Batch Normalization（BN）层在神经网络中发挥着重要作用，而在一些特定情况下，我们可能需要冻结其参数。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现“冻结 BN 参数”的过程。
## 流程综述
我们可以将冻结 BN 参
pytorch模型中的buffer这段时间忙于做项目，但是在项目中一直在模型构建中遇到buffer数据，所以花点时间整理下模型中的parameter和buffer数据的区别?1.torch.nn.Module.named_buffers(prefix=‘‘, recurse=True)贴上pytorch官网对其的说明： 官网翻译：named_buffers(prefix='', recurse=T
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2023-11-02 12:50:03
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我们知道，pin_memory 和 non_blocking 可以帮助加速 Pytorch 训练过程。这篇文章里，我以一个比较粗浅的理解分析一下，它们为什么能够加速训练。pin_memory = True当我们要在 GPU 上进行训练时，自然需要把数据从CPU（一般情况下，数据存储在 CPU 上）转移到 GPU 上。但是 CPU 与 GPU 之间的数据交互是比较慢的，特别是 CPU 中的 page
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2023-11-09 14:14:50
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