重庆博达建设集团股份有限公司网站,企业公示信息查询系统全国官网,湖州市建设培训中心网站,怎么用网页源码做网站一、说明 迁移学习是一种机器学习技术#xff0c;其中预先训练的模型适用于新的但类似的问题。迁移学习的关键步骤之一是能够冻结预训练模型的层#xff0c;以便在训练期间仅更新网络的某些部分。当您想要保留预训练模型已经学习的特征时#xff0c;冻结至关重要。在本教程中… 一、说明 迁移学习是一种机器学习技术其中预先训练的模型适用于新的但类似的问题。迁移学习的关键步骤之一是能够冻结预训练模型的层以便在训练期间仅更新网络的某些部分。当您想要保留预训练模型已经学习的特征时冻结至关重要。在本教程中我们将使用一个简单的示例来演示在 PyTorch 中冻结权重以进行迁移学习的过程。 二、先决条件 如果您没有安装 torch 和 torchvision 库我们可以在终端中执行以下操作 pip install torch torchvision 三、导入库 让我们从 Python 代码开始。首先我们导入本教程的库 import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models 四、加载预训练模型 我们将在此示例中使用预训练的 ResNet-18 模型 # Load the pre-trained model
resnet18 models.resnet18(pretrainedTrue) 五、冻结层 要冻结图层我们将requires_grad属性设置为False。这可以防止 PyTorch 在反向传播期间计算这些层的梯度。 # Freeze all layers
for param in resnet18.parameters():param.requires_grad False 六、解冻一些层 通常为了获得最佳结果我们会对网络中的后续层进行一些微调。我们可以这样做 # Unfreeze last layer
for param in resnet18.fc.parameters():param.requires_grad True 七、修改网络架构 我们将替换最后一个全连接层以使模型适应具有不同数量的输出类假设有 10 个类的新问题。此外这使我们能够将这个预训练网络用于分类以外的其他应用例如分割。对于分割我们用卷积层替换最后一层。对于此示例我们继续执行包含 10 个类别的分类任务。 # Replace last layer
num_ftrs resnet18.fc.in_features
resnet18.fc nn.Linear(num_ftrs, 10) 八、训练修改后的模型 让我们定义一个简单的训练循环。出于演示目的我们将使用随机数据。 # Create random data
inputs torch.randn(5, 3, 224, 224)
labels torch.randint(0, 10, (5,))# Loss and optimizer
criterion nn.CrossEntropyLoss()
optimizer torch.optim.SGD(resnet18.fc.parameters(), lr0.001, momentum0.9)# Training loop
for epoch in range(5):optimizer.zero_grad()outputs resnet18(inputs)loss criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()print(fEpoch {epoch1}/5, Loss: {loss.item()}) 在此示例中训练期间仅更新最后一层的权重。 九、结论 在 PyTorch 中冻结层非常简单明了。通过将该requires_grad属性设置为False您可以防止在训练期间更新特定层从而使您能够有效地利用预训练模型的强大功能。 了解如何在 PyTorch 中冻结和解冻层对于有效的迁移学习至关重要因为它允许您利用预训练的模型来执行类似但不同的任务。通过这种简单而强大的技术您可以在训练深度神经网络时节省时间和计算资源。 参考资料请访问此处、Github或LinkedIn。礼萨·卡兰塔尔
