我正在使用Pytorch中的这个SegNet实现，并希望对其进行微调。我在网上查阅了一些资料，发现了这种方法（基本思想是冻结网络中除了最后一层之外的所有层）。我的问题是SegNet有超过100层，我希望找到一种更简单的方法来实现，而不想编写100行代码。

你认为这个方法可行吗？还是完全行不通？

import torch.optim as optimmodel = SegNet()for name, param in model.named_modules():    if name != 'conv11d':    # 最后一层应该保持活跃        param.requires_grad = Falseoptimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)def train():    ...

我如何检查这个方法是否按预期工作？

回答：

这个过程称为微调，将requires_grad设置为False是实现微调的好方法。根据pytorch文档：

每个Tensor都有一个标志：requires_grad，它允许对子图进行细粒度的排除，以提高计算效率。

…

如果一个操作有一个需要梯度的输入，那么它的输出也将需要梯度。相反，只有当所有输入都不需要梯度时，输出才不需要梯度。在所有Tensor都不需要梯度的情况下，子图中永远不会执行反向计算。

请参阅这个pytorch教程以获取相关示例。

检查这种方法是否工作的一个简单方法是查看初始错误率。假设任务与网络最初训练的任务相似，那么错误率应该远低于随机初始化的网络。