pytorch载入预训练模型后,实现训练指定层

1. 引言

在深度学习中，使用预训练模型是非常常见的。预训练模型是在大规模的数据集上进行训练并保存下来的模型。PyTorch提供了一个方便的接口来加载预训练模型，并允许我们通过冻结某些层或仅训练特定的层来修改模型。

2. PyTorch载入预训练模型

要载入预训练模型，我们首先需要安装并导入PyTorch库。然后，我们可以通过使用预训练模型的类别的构造函数来加载模型。这个类别通常是 torchvision.models 中的一个类别，例如 ResNet、VGG、AlexNet 等。

import torchvision.models as models

# 载入预训练模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

3. 冻结指定层

在实际应用中，我们可能只对模型的特定层进行微调，而不是对整个模型进行训练。为了冻结模型的特定层，我们可以将这些层的 requires_grad 属性设置为 False。

# 冻结模型的前几层

for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

上述代码将冻结模型的所有参数，可以根据需要修改以冻结指定的层。

4. 训练指定层

为了训练指定层，我们需要定义一个新的优化器，并只为需要更新的层指定参数。同时，我们还需要选择一个合适的学习率，并在训练过程中根据需要调整学习率。

import torch.optim as optim

# 设置学习率
learning_rate = 0.001
# 定义需要训练的层
train_layers = ['layer3', 'layer4']
# 设置不同层的学习率
params = []
for name, param in model.named_parameters():
    if any(layer in name for layer in train_layers):
        params.append({'params': param, 'lr': learning_rate})
    else:
        params.append({'params': param, 'lr': learning_rate*0.1})
# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(params, lr=learning_rate, momentum=0.9)

上述代码将使用 SGD 优化器训练指定层的参数，并设置了学习率和动量。

接下来，我们可以使用预定义的训练循环执行训练操作，例如迭代数据集并更新模型的参数。

5. 调整温度参数

在进行模型的预测时，我们可以通过调整温度参数来调整预测的不确定性。温度参数控制了模型预测的分布的平滑程度，较低的温度会使预测更加尖锐和确信，而较高的温度会使预测更加模糊和不确定。

temperature = 0.6

# 对每个预测进行调整
def adjust_temperature(outputs):
    adjusted_outputs = outputs / temperature
    adjusted_outputs = adjusted_outputs.softmax(dim=1)
    return adjusted_outputs
# 使用调整后的输出进行预测
adjusted_outputs = adjust_temperature(outputs)

上述代码将定义一个函数 adjust_temperature，它将输入的输出进行温度调整，并使用调整后的输出进行预测。

6. 结论

通过载入预训练模型后，我们可以冻结特定层和训练指定层，从而对模型进行灵活的修改。此外，通过调整温度参数，我们可以调整预测的不确定性。

这种技术非常有用，在迁移学习和模型微调中经常使用。掌握这些技术将帮助我们更好地利用预训练模型，从而加速我们的深度学习项目的开发过程。