Pytorch中如何使用finetune-创新互联

这篇文章主要介绍Pytorch中如何使用finetune，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

创新互联是专业的达孜网站建设公司，达孜接单;提供网站制作、网站设计,网页设计,网站设计,建网站,PHP网站建设等专业做网站服务;采用PHP框架,可快速的进行达孜网站开发网页制作和功能扩展;专业做搜索引擎喜爱的网站,专业的做网站团队,希望更多企业前来合作!

finetune分为全局finetune和局部finetune。首先介绍一下局部finetune步骤：

1.固定参数

  for name, child in model.named_children():
    for param in child.parameters():
      param.requires_grad = False

后，只传入需要反传的参数，否则会报错

filter(lambda param: param.requires_grad, model.parameters())

2.调低学习率，加快衰减

finetune是在预训练模型上进行微调，学习速率不能太大。

目前不清楚：学习速率降低的幅度可以更快一些。这样以来，在使用step的策略时，stepsize可以更小一些。

直接从原始数据训练的base_lr一般为0.01，微调要比0.01小,置为0.001

要比直接训练的小一些，直接训练的stepsize为100000，finetune的stepsize: 50000

3. 固定bn或取消dropout：

batchnorm会影响训练的效果，随着每个batch，追踪样本的均值和方差。对于固定的网络，bn应该使用全局的数值

def freeze_bn(self):
  for layer in self.modules():
    if isinstance(layer, nn.BatchNorm2d):
      layer.eval()

训练时，model.train()会修改模式，freeze_zn()应该在这里后面

4.过滤参数

训练时，对于优化器，应该只传入需要改变的参数，否则会报错

filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters())

以上是“Pytorch中如何使用finetune”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

网页题目：Pytorch中如何使用finetune-创新互联
链接URL：http://shouzuofang.com/article/cdposd.html

网站建设知识