今天小编就为大家分享一篇Pytorch根据layers的name冻结训练方式，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
使用model.named_parameters()可以轻松搞定，
model.cuda() # ######################################## Froze some layers to fine-turn the model ######################## for name, param in model.named_parameters(): # 带有参数名的模型的各个层包含的参数遍历 if 'out' or 'merge' or 'before_regress' in name: # 判断参数名字符串中是否包含某些关键字 continue param.requires_grad<b style="color:transparent">来源gao@dai!ma.com搞$代^码网</b> = False # ############################################################################################################# optimizer = optim.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=opt.learning_rate * args.world_size, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)
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