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在迁移学习finetune时我们通常需要冻结前几层的参数不参与训练,在Pytorch中的实现如下:

class Model(nn.Module):
 def __init__(self):
  super(Transfer_model, self).__init__()
  self.linear1 = nn.Linear(20, 50)
  self.linear2 = nn.Linear(50, 20)
  self.linear3 = nn.Linear(20, 2)

 def forward(self, x):
 pass

假如我们想要冻结linear1层,需要做如下操作:

model = Model()
# 这里是一般情况,共享层往往不止一层,所以做一个for循环
for para in model.linear1.parameters():
 para.requires_grad = False
# 假如真的只有一层也可以这样操作:
# model.linear1.weight.requires_grad = False

 最后我们需要将需要优化的参数传入优化器,不需要传入的参数过滤掉,所以要用到filter()函数。

optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=0.1)

其它的博客中都没有讲解filter()函数的作用,在这里我简单讲一下有助于更好的理解。

filter(function, iterable)

  • function: 判断函数
  • iterable: 可迭代对象

filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回一个迭代器对象,如果要转换为列表,可以使用 list() 来转换。

该接收两个参数,第一个为函数,第二个为序列,序列的每个元素作为参数传递给函数进行判,然后返回 True 或 False,最后将返回 True 的元素放到新列表中。

filter()函数将requires_grad = True的参数传入优化器进行反向传播,requires_grad = False的则被过滤掉。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。