冻结参数问题是深度学习模型训练中常见的挑战，尤其是在使用 PyTorch 进行迁移学习或部分模型训练时。冻结参数能够帮助我们保持预训练模型的有效性，同时也能避免过拟合。然而，正当我希望通过调整和冻结模型的层以提高效率时，却遇到了许多复杂的挑战。这篇博文详细记录了我解决 PyTorch 中冻结参数问题的过程，并包含了一系列实用的分析、调试和最佳实践建议。
## 背景定位
在许多深度学习场景中，特
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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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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在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，参数被冻结的问题可能会影响到整个模型化的过程。这种情况会导致模型无法学习新的特征，从而影响模型的性能。具体来说，冻结参数意味着某些层的权重在训练过程中不再更新，这在迁移学习中尤为常见，但如果配置不当，可能造成不必要的麻烦。
> “我在调整模型的过程中发现，在某些层上权重没有更新，导致模型无法学习到新的特征，每次训练的损失值都没有变化。”
> —
首先，我们知道，深度学习网络中的参数是通过计算梯度，在反向传播进行更新的，从而能得到一个优秀的参数，但是有的时候，我们想固定其中的某些层的参数不参与反向传播。比如说，进行微调时，我们想固定已经加载预训练模型的参数部分，只想更新最后一层的分类器，这时应该怎么做呢。定义网络# 定义一个简单的网络
class net(nn.Module):
def __init__(self, num_clas
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2023-11-08 22:48:56
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整个项目和使用说明地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1my30wyqOk_WJD0jjM7u4TQ &
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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方法一将需要固定的那部分参数的requires_grad置为False.在优化器中加入filter根据requires_grad进行过滤.# requires_grad置为Falsefor p in net.XXX.parameters(): p.requires_gr
原创
2022-06-27 17:03:09
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# 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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pytorch冻结模型部分层的参数相关问题整理问题一：固定模型参数的方法问题二：`requires_grad==False`的参数是否要加入`optimizer`问题三：开始固定，后来又解冻的那些参数，他们的学习率如何变化 问题一：固定模型参数的方法for para in model.parameters():
para.requires_grad = Flase
optimizer =
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2023-09-25 14:28:26
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Pytorch的load方法和load_state_dict方法只能较为固定的读入参数文件，他们要求读入的state_dict的key和Model.state_dict()的key对应相等。而我们在进行迁移学习的过程中也许只需要使用某个预训练网络的一部分，把多个网络拼和成一个网络，或者为了得到中间层的输出而分离预训练模型中的Sequential 等等，这些情况下。传统的load方法就不是很有效
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2023-11-28 05:47:23
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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 如何冻结网络参数
在深度学习模型的训练过程中，网络参数的更新非常重要。然而，在某些情况下，我们并不希望更新所有的网络参数，而是仅仅希望训练其中的一部分参数。这时，冻结其他部分的网络参数就显得尤为重要。本文将具体阐述如何在 PyTorch 中冻结网络参数，并带有示例代码。
## 1. 冻结网络参数的概念
冻结网络参数的意思是将某些层的梯度计算关闭，这样在训练过程中，这些参数
1.基本概念：迁移学习是在已经训练好的模型下，恢复这些训练好的模型参数到我们的新模型中，新模型使用的数据集一般比较少时，我们可以根据新数据集与原数据集的相似程度，数据规模大小等冻结网络的某几个卷积层，只训练最后的全连接层或者平均池化层，加快了训练速度，同时提升模型的泛化能力。2.主要思路：（1）准备基模型首先需要一个提前训练好的模型文件。这里是我的文件目录。我们称为“基模型”。（2）查询变量查询变
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2024-10-08 09:59:49
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最近在使用迁移学习跑实验，遇到要将网络的部分层的参数固定住这一问题，经过多次尝试找到了常用的几种方法。案例介绍有两个网络串联训练（model、model1），现在想固定住model的网络参数，网络训练过程中只更新model1的权重。 其中model为仅包含两个卷积层的网络，model1为仅包含一个全连接层的简单网络。 model和model1代码如下：import torch
import tor
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2024-08-03 16:15:42
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pytorch是一个非常好用的模型，值得花时间去理解去搞一搞。1 模型保存与使用torch.save：将对象序列化到硬盘上，该对象可以是 Models, tensors和 dictionaries 等。实际上是使用了python的 pickle方法。torch.load：将硬盘上序列化的对象加载设备中。实际是使用了pickle的解包方法。torch.nn.Module.load_state_dic
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2023-12-26 16:38:02
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python代码 for i, para in enumerate(self._net.module.features.parameters()): if i < 16: para.requires_grad = False else: para.requires_...
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2021-09-07 11:02:21
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part one: 一篇博客的介绍：Pytorch的load方法和load_state_dict方法只能较为固定的读入参数文件，他们要求读入的state_dict的key和Model.state_dict()的key对应相等。而我们在进行迁移学习的过程中也许只需要使用某个预训练网络的一部分，把多个网络拼和成一个网络，或者为了得到中间层的输出而分离预训练模型中的Sequential 等等
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2023-10-28 11:18:35
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# PyTorch微调与冻结模型参数的入门指南
在深度学习中，微调模型是实现特定任务（如图像分类、目标检测等）的重要方式。通过在已有的预训练模型基础上进行微调和参数冻结，我们可以加速训练并提高模型效果。本文将详细介绍如何使用PyTorch实现模型微调与冻结参数，并提供具体的代码示例和详解。
## 流程概述
以下是实现PyTorch微调和冻结的基本流程：
| 步骤 | 描
