Pytorch中怎么使用finetune，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。
1.固定參數
for name, child in model.named_children(): for param in child.parameters(): param.requires_grad = False
后，只傳入 需要反傳的參數，否則會報錯
filter(lambda param: param.requires_grad, model.parameters())
2.調低學習率，加快衰減
finetune是在預訓練模型上進行微調，學習速率不能太大。
目前不清楚：學習速率降低的幅度可以更快一些。這樣以來，在使用step的策略時，stepsize可以更小一些。
直接從原始數據訓練的base_lr一般為0.01，微調要比0.01小,置為0.001
要比直接訓練的小一些，直接訓練的stepsize為100000，finetune的stepsize: 50000
3. 固定bn或取消dropout：
batchnorm會影響訓練的效果，隨著每個batch，追蹤樣本的均值和方差。對于固定的網絡，bn應該使用全局的數值
def freeze_bn(self): for layer in self.modules(): if isinstance(layer, nn.BatchNorm2d): layer.eval()
訓練時，model.train()會修改模式，freeze_zn()應該在這里后面
4.過濾參數
訓練時，對于優化器，應該只傳入需要改變的參數，否則會報錯
filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters())
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