# PyTorch只更新部分参数
在深度学习领域，模型参数的更新是非常重要的一环。通常情况下，我们会对整个模型的参数进行更新，以使模型能够更好地拟合训练数据。然而，在某些特定情况下，我们可能只想更新模型的部分参数，而保持其他参数不变。这在迁移学习、模型微调等情况下是非常有用的。
在PyTorch中，我们可以通过设置参数的`requires_grad`属性来控制参数是否需要梯度更新。我们可以将需
原创
2024-04-08 04:15:06
146阅读
# PyTorch 只更新部分参数的技巧
在深度学习模型的训练过程中，通常我们希望能够对整个模型进行优化，但有时我们只希望更新模型的一部分参数，例如：当我们只想微调一个预训练的模型时。PyTorch 提供了灵活的方式来实现这一目标。在本文中，我们将探索如何在 PyTorch 中仅更新部分参数，并提供代码示例以帮助理解。
## 为什么只更新部分参数？
只更新部分参数的主要原因包括：
1. *
原创
2024-09-18 03:59:18
165阅读
介绍在使用预训练模型微调训练时，我们通常需要根据实际的数据集以及想要达到的效果，修改预训练模型的结构。查阅了其他博客和torch.nn源码后，做个笔记。 为了更方便的了解，将使用torchvision中的模型convnext作介绍。一、获取模型参数1、直接print模型import torch
import torchvision.models as models
import torch.nn
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2023-09-06 16:44:01
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假设有一个训练好的模型，并且我们只想微调部分参数。比如，这里我们只想更ptimizer直接训练就行。##...
原创
2023-06-09 14:26:19
574阅读
# PyTorch 参数部分更新
在深度学习中，模型的训练往往需要对参数进行频繁的更新。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它为我们提供了灵活的方式来更新模型的参数。本文将探讨如何在PyTorch中实现参数的部分更新，并展示相关代码示例来帮助理解。
## 参数部分更新的概念
在深度学习模型中，参数通常指的是神经网络的权重和偏置。在训练过程中，我们通常需要对这些参数进行优化，最常见的方
原创
2024-09-15 06:02:26
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# 梯度更新如何只更新网络的部分参数（以PyTorch为例）
在深度学习的模型训练过程中，我们常常需要对模型的某部分参数进行更新，而不更新全部参数。这种需求在迁移学习或微调预训练模型时尤为常见。在本篇文章中，我们将探讨如何在PyTorch中实现部分参数更新，并给出一个具体的代码示例。
## 文章结构
1. 引言
2. 原理分析
3. 示例代码
4. 总结与展望
## 1. 引言
在实际的
原创
2024-10-15 07:06:58
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前言 这篇文章算是论坛PyTorch Forums关于参数初始化和finetune的总结，也是我在写代码中用的算是“最佳实践”吧。最后希望大家没事多逛逛论坛，有很多高质量的回答。参数初始化 参数的初始化其实就是对参数赋值。而我们需要学习的参数其实都是Variable，它其实是对Tensor的封装，同时提供了data，grad等借口，这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了。这就是PyTorc
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2024-06-25 04:14:49
223阅读
在深度学习训练过程中，我们时常需要对已有的 PyTorch 模型进行部分参数的更新，以适应新的任务或数据。正是这种灵活性，使得 PyTorch 成为机器学习研究人员和工程师的首选框架。然而，如何高效地更新模型的部分参数，却常常成为一个技术难题。在本博文中，我将详细阐述如何解决“PyTorch 更新 module 部分参数”的问题，以及其过程中的实践和细节。
### 背景定位
在实际的深度学习应
pytorch 模型参数的保存与加载pytorch 保存与加载模型参数的最主要的三个函数torch.save：将序列化对象保存到磁盘。此函数使用Python的pickle模块进行序列化。使用此函数可以保存如模型、tensor、字典等各种对象。
torch.load：使用pickle的unpickling功能将pickle对象文件反序列化到内存。此功能还可以有助于设备加载数据。torch.nn.Mo
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2024-06-10 07:11:38
407阅读
# 在PyTorch中只更新部分参数
在深度学习模型训练过程中，有时我们希望只更新模型的一部分参数。比如，保持某些层的权重不变，而只更新其他层的权重。这种策略对于迁移学习或者微调非常有用。在本文中，我们将讨论如何实现这一目标，并通过具体的代码示例详细阐述。
## 整体流程
下面的表格展示了实现“只更新中间一部分参数”的步骤：
| 步骤 | 描述
一、数据初始化1.torch.arange()用来构建一个行向量，参数=元素个数，从0开始的自然数排列，默认float型。一个新定义的张量（tensor）都会存储在主存中，在CPU中计算。 例子：x = torch.arange(12)输出：tensor([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])2.x.shape获取tensor结构 例子：
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2024-04-11 16:12:19
224阅读
1. PyTorch 预训练模型Pytorch 提供了许多 Pre-Trained Model on ImageNet，仅需调用 torchvision.models 即可，具体细节可查看官方文档。往往我们需要对 Pre-Trained Model 进行相应的修改，以适应我们的任务。这种情况下，我们可以先输出 Pre-Trained Model 的结构，确定好对哪些层修改，或者添加哪些层，接着，再
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2023-08-21 07:33:15
203阅读
# 如何在mongodb中只更新部分字段
## 概述
在实际开发中，我们经常需要更新mongodb中文档的部分字段，而不是整个文档。这篇文章将向你展示如何在mongodb中只更新部分字段。
### 步骤
下面是更新mongodb中部分字段的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| :-: | :-: |
| 1 | 连接到mongodb数据库 |
| 2 | 选择要更新的集合 |
| 3 |
原创
2024-02-23 04:08:59
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# PyTorch只反向传播但不更新梯度等参数
近年来，深度学习的迅猛发展使得PyTorch成为了数据科学和机器学习领域中最受欢迎的框架之一。PyTorch不仅灵活易用，而且功能强大，允许用户以简单的方式构建和训练复杂的神经网络。在实际的深度学习项目中，我们常常需要进行反向传播以计算梯度，但有时我们只需进行反向传播，而不实际更新网络的参数。
## 1. 什么是反向传播？
反向传播算法是训练神
前面的课程学习了优化器的概念，优化器中有很多超参数如学习率lr，momentum动量、weight_decay系数，这些超参数中最重要的就是学习率。学习率可以直接控制模型参数更新的步伐，此外，在整个模型训练过程中学习率也不是一成不变的，而是可以调整变化的。本节内容就可以分为以下3方面展开，分别是：（1）为什么要调整学习率？（2）Pytorch的六种学习率调整策略；（3）学习率调整总结。为什么要调整
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2023-11-01 20:08:09
107阅读
Pytorch 作为深度学习届两大扛把子框架之一（另一个是Tensorflow），一直都受着AI炼丹师们的喜爱。这里将简单介绍一下神经网络参数的手动更新和自动更新。首先来说手动更新，可能很多初学者随便打开一本pytorch书或者教程，发现他们的梯度更新方式都大同小异，都是那几句话，但他其中的具体步骤究竟是怎样的，还是有必要了解一下。 一般情况下，神经网络都是有隐藏层的，当然也可以像上图左边那样，只
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2023-06-07 16:52:49
974阅读
# 在PyTorch中实现Loss回传时冻结部分参数
在机器学习中，特别是在使用框架如PyTorch时，我们经常需要调整模型的参数来改善性能。然而，有时我们希望在训练过程中只更新部分参数，而冻结其余参数。在本篇文章中，我们将讨论如何实现这一点。
## 整体流程
以下是实现冻结参数的基本流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
原创
2024-08-13 04:03:51
385阅读
def var_filter(var_list, last_layers = [0]): filter_keywords = ['fine_tune', 'layer_11', 'layer_10', 'layer
原创
2022-07-19 11:55:24
258阅读
# PyTorch只更新BN层的技巧与应用
在深度学习的模型训练中，Batch Normalization（BN）层被广泛应用，它能够缓解内部协变量偏移，加速模型训练，并有助于提升模型性能。本文将讨论如何在PyTorch中只更新BN层的参数，而不更新其他层的参数。我们将通过代码示例为您展示具体实现，同时提供甘特图和流程图以便于理解。
## 1. Batch Normalization 简介
# PyTorch 只训练自己修改部分：一种高效的模型微调策略
在深度学习中，微调（fine-tuning）是一个重要环节，尤其当我们希望在已有模型的基础上进行特定任务时。在这篇文章中，我们将探讨如何使用PyTorch框架来实现只训练自己修改的部分，从而提高模型训练效率，降低资源消耗。
## 微调的必要性
深度学习模型一般通过大量数据进行训练，获取到丰富的特征表示。然而，在很多情况下，由于数
原创
2024-10-04 05:46:01
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