导读 今天小编就为大家分享一篇Pytorch之finetune使用详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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())

以上这篇Pytorch之finetune使用详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

原文来自:https://www.jb51.net/article/178785.htm

本文地址:https://www.linuxprobe.com/pytorch-finetune-linux.html编辑:向金平,审核员:逄增宝

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