pytorch 自定义参数不更新方式

1. 引言

在使用PyTorch进行深度学习任务时，经常会遇到自定义参数不更新的情况。自定义参数是指模型中的一些特殊参数，例如学习率、权重衰减等，并不属于模型本身的可学习参数。这篇文章将介绍如何在PyTorch中自定义参数不更新的方式。

2. 自定义参数不更新的场景

在深度学习中，有些参数在训练过程中不需要更新，比如在一些迁移学习任务中，我们可能只想要更新模型的部分参数，而保持其他参数不变。这时就需要使用自定义参数不更新的方式。

3. pytorch 自定义参数不更新方式

3.1 参数不更新的方法

在PyTorch中，我们可以通过在优化器中指定需要更新的参数来实现参数不更新的效果。具体的做法是创建一个参数列表，将需要更新的参数添加到该列表中，然后将该参数列表作为优化器的参数。

import torch
import torch.optim as optim
# 创建模型
model = MyModel()
# 自定义不需要更新的参数
param1 = torch.nn.Parameter(torch.randn((10,)))
param2 = torch.nn.Parameter(torch.randn((20,)))
param3 = torch.nn.Parameter(torch.randn((30,)))
# 创建参数列表
params = [param1, param2]
# 创建优化器并指定需要更新的参数
optimizer = optim.SGD(params, lr=0.1, momentum=0.9)
# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    output = model(input)
    # 计算损失
    loss = loss_function(output, target)
    # 清零梯度
    optimizer.zero_grad()
    # 反向传播
    loss.backward()
    # 更新参数
    optimizer.step()

在上述代码中，我们创建了一个模型 model 和三个自定义参数 param1, param2, param3。我们只想要更新 param1 和 param2 这两个参数，所以我们将它们添加到参数列表 params 中，并将该列表作为优化器 optimizer 的参数。在每个训练迭代中，只有 param1 和 param2 会被更新，而 param3 会保持不变。

3.2 自定义参数不更新的应用场景

自定义参数不更新的方式在迁移学习、模型剪枝等任务中非常有用。在迁移学习中，我们可以使用预训练模型作为初始模型，并只更新其中的部分参数，以便在新任务中更快地收敛。在模型剪枝中，我们可以先训练一个全模型，然后根据一些特定规则选择不需要更新的参数，以减少模型的复杂度。

4. 总结

本文介绍了在PyTorch中实现自定义参数不更新的方式。通过创建参数列表并将需要更新的参数添加到该列表中，然后将该列表作为优化器的参数，我们可以实现只更新部分参数的效果。这种方式在迁移学习、模型剪枝等场景中非常有用。