深度学习——（6）pytorch冻结某些层的参数

在加载预训练模型的时候，有时候想冻结前面几层，使其参数在训练过程中不发生变化（不进行反向传播）

问题出现

在之前的blog——VGG16 图像分类中，使用如下语法

net = vgg(model_name=model_name, num_classes=1000,init_weights=True) # 没有训练好的权重，需要加载ImageNet的权重
net.load_state_dict(torch.load(pre_path, map_location=device))
for parameter in net.parameters():
        parameter.required_grad = False
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注：上面语句的含义我的理解是将所有的层都冻结
但是，出现了一个神奇的问题，当我打印每一层是否已经冻结，所有层的require_grad都显示为True。**
这，这不就是意思把真个model已知都在反向传播吗？？那我加载权重干什么？？为了一探究竟，所以做了下面的尝试，想看看到底这个required_grad是怎么一回事？

一探究竟

try 1. 不加required_grad

当不加required_grad的时候（上面代码不加后面两行），默认required_grad=True，训练时候的loss值应该会很大，看看结果如何

确实很大！！！

try 2. 使用原来的格式更改（上面提到的）

如果使用前面提到的，那应该所有的参数都被冻结了，loss应该不会像上面那么大了，但是打印每一层的grad依然显示True。——反正就神奇！

for parameter in net.parameters(): #required_grad==False 才不会反向传播，只训练下面部分（微调）
        parameter.required_grad = False
for name, value in net.named_parameters():
        print('name: {0},\t grad: {1}'.format(name, value.requires_grad)) 
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try 3. 定义no_grad列表将部分层冻结

这才是我的初衷，师兄也和我说先冻结前面的层，对后面的分类进行整体学习，然后放开全局进行微调。所以我的意愿是先冻结feature层进行学习。

no_grad = ['features.0.weight','features.0.bias',
           'features.2.weight','features.2.bias',
           'features.5.weight','features.5.bias',
           'features.7.weight','features.7.bias',
           'features.10.weight','features.10.bias',
           'features.12.weight','features.12.bias',
           'features.14.weight','features.14.bias',
           'features.17.weight','features.17.bias',
           'features.19.weight','features.19.bias',
           'features.21.weight','features.21.bias',
           'features.24.weight','features.24.bias',
           'features.26.weight','features.26.bias',
           'features.28.weight','features.28.bias'              
           ]
for name, value in net.named_parameters():
     if name in no_grad:
          value.requires_grad = False
     else:
          value.requires_grad = True
     print('name: {0},\t grad: {1}'.format(name, value.requires_grad))   
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具体为什么还在和师兄讨论，真正明晰了继续更。也请知道原因的大家帮我解答疑惑，欢迎致电2535227524@qq.com❤