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使用model.named_parameters()可以輕松搞定，

model.cuda()
 
 
# ######################################## Froze some layers to fine-turn the model ########################
for name, param in model.named_parameters(): # 帶有參數(shù)名的模型的各個(gè)層包含的參數(shù)遍歷
  if 'out' or 'merge' or 'before_regress' in name: # 判斷參數(shù)名字符串中是否包含某些關(guān)鍵字
    continue
  param.requires_grad = 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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網(wǎng)站欄目：Pytorch如何根據(jù)layers的name實(shí)現(xiàn)凍結(jié)訓(xùn)練方式-創(chuàng)新互聯(lián)
本文地址：http://www.rwnh.cn/article26/dscccg.html

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