PyTorch中冻结特定层参数的方法
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简介：
本文介绍了在深度学习框架PyTorch中如何冻结模型中的某些层的参数，避免这些层参与梯度更新过程，适用于迁移学习等场景。
在进行迁移学习的微调（finetune）时，通常需要冻结前几层参数不参与训练。在Pytorch中的实现可以如下所示：
定义一个模型类`Model(nn.Module)`：
```python
class Model(nn.Module):
def __init__(self):
super(Model, self).__init__()
self.linear1 = nn.Linear(20, 50)
self.linear2 = nn.Linear(50, 20)
self.linear3 = nn.Linear(20, 2)
def forward(self, x):
pass
```
如果想要冻结`linear1`层，可以这样做：
```python
model = Model()
for param in model.linear1.parameters():
param.requires_grad = False
```
这样就完成了对线性层`linear1`的参数设置为不参与训练。
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