pytorch finetune冻结层操作

知乎文章：pytorch 两种冻结层的方式 - 知乎

文章说了两种冻结层的方法：

一、设置requires_grad为False

第一步：

for param in model.named_parameters():if param[0] in need_frozen_list:param[1].requires_grad = False

这种方法需要注意的是层名一定要和model中一致，model经过.cuda后往往所用层会添加module.的前缀，会导致后面的冻结无效。

第二步，还需要注意的是加上filter：

optimizer = torch.optim.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=args.lr,momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay)

第三步，模型需要设置eval()，train(False)。

二、使用 torch.no_grad()

这种方式只需要在网络定义中的forward方法中，将需要冻结的层放在 torch.no_grad()下，强力推这种方式。

class xxnet(nn.M

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