Pytorch 实现冻结指定卷积层的参数

python代码

   for i, para in enumerate(self._net.module.features.parameters()):
     if i < 16:
       para.requires_grad = False
     else:
       para.requires_grad = True
   # Solver.
   # self._solver = torch.optim.SGD(
   #   self._net.parameters(), lr=self._options['base_lr'],
   #   momentum=0.9, weight_decay=self._options['weight_decay'])
   self._solver = torch.optim.SGD(
     self._net.module.parameters(), lr=self._options['base_lr'],
     momentum=0.9, weight_decay=self._options['weight_decay'])

分析

通过for循环将需要冻结的layer的requires_grad属性设置为False

来源：https://blog.csdn.net/u011622208/article/details/86078055