整个网络不进行参数学习

ResNet net = resnet50();
net->to(device);
torch::load(net, "../models/resnet50_caffe.pt");
for (const auto& p : net->parameters()) {p.requires_grad_(false);
}

某一个 BN 层不进行参数学习

/* 放在网络的构造函数中使用 */
register_module("conv1", conv1);
register_module("bn1", bn1);
for(const auto& p : bn1->parameters()) {p.requires_grad_(false);
}

网络中所有的 Conv 和 BN 层不进行参数学习

/* 放在网络的构造函数中使用 */
for(const auto& m : this->modules(/*include_self=*/false)) {if(auto* conv = m->as<torch::nn::Conv2d>()) {/* 卷积层只有权重 */conv->weight.requires_grad_(false);/* 也可以这样写 */for(const auto& p : m->parameters()) {p.requires_grad_(false);}}else if(auto* bn = m->as<torch::nn::BatchNorm2d>()) {/* BN 层有权重和偏置 */bn->weight.requires_grad_(false);bn->bias.requires_grad_(false);/* 也可以这样写 */for(const auto& p : m->parameters()) {p.requires_grad_(false);}}
}

这种方法也适用于参数初始化

for(const auto& m : this->modules(/*include_self=*/false)) {if(auto* conv = m->as<torch::nn::Conv2d>()) {conv->weight.normal_(0, 0.01);}else if(auto* bn = m->as<torch::nn::BatchNorm2d>()) {bn->weight.fill_(1);bn->bias.zero_();}
}

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[LibTorch] 指定参数不进行学习

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