【PyTorch模型训练实用教程】03模型搭建+Finetune进行权重初始化

目的:前两节讲的是关于数据的处理,这一小节讲神经网络模型的搭建

1.自定义Net类(搭建的神经网络模型)

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

    # 定义权值初始化
    def initialize_weights(self):
        for m in self.modules():
            if isinstance(m, nn.Conv2d):
                torch.nn.init.xavier_normal_(m.weight.data)
                if m.bias is not None:
                    m.bias.data.zero_()
            elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
                m.weight.data.fill_(1)
                m.bias.data.zero_()
            elif isinstance(m, nn.Linear):
                torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 0, 0.01)
                m.bias.data.zero_()

    

神经网络搭建步骤: 

①在初始化函数中定义“组件”。(就是神经网络中每一层,例如卷积层、池化层、全连接层)

②在forward()函数中将“组件”拼起来,组成一个神经网络。

③权重初始化

self.modules()能依次返回神经网络的各层,然后根据每层所属的不同类型,例如是卷积层还是池化层,定义不同的初始化方式。

2.模型Finetune

什么是Finetune?

用一个已经训练过的模型的权值参数作为我们模型的初始化参数,更宽泛地称之为迁移学习。

 

Finetune基本步骤

1.获得一个训练好的模型A并提取模型A中的权值参数

2.将提取出来的权值参数放到新模型B中

与基本步骤对应的代码:

1.保存模型A的参数。net1是实例化的对象表示模型A

torch.save(net1.state_dict(),'net1_params.pkl')

2.加载模型A的参数:

pretrained_dict=torch.load('net_params.pkl')

3.获取模型B的参数字典net2_state_dict,net2是实例化的对象表示模型B:

net2_state_dict=net2.state_dict()

模型A中有的参数模型B可能不需要,因此要剔除pretrained_dict中多余的参数:

pretrained_dict_l = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in net2_state_dict}

用剔除后的参数字典对新模型的参数字典更新:

net2_state_dict.updata(pretrained_dict_l)

将更新后的参数字典放到模型B中:

net2.load_state_dict(net2_state_dict)

3.不同层设置不同的学习率

# ================================= #
#         按需设置学习率
# ================================= #

# 将fc3层的参数从原始网络参数中剔除
ignored_params = list(map(id, net.fc3.parameters()))
base_params = filter(lambda p: id(p) not in ignored_params, net.parameters())

# 为fc3层设置需要的学习率
optimizer = optim.SGD([
    {'params': base_params},
    {'params': net.fc3.parameters(), 'lr': lr_init*10}],  lr_init, momentum=0.9, weight_decay=1e-4)

criterion = nn.CrossEntropyLoss()                                                   # 选择损失函数
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=50, gamma=0.1)     # 设置学习率下降策略

第一行代码:

map(function,iterable)

第一个参数是一个函数,第二个参数是一个序列,将序列中的每个元素通过函数计算得到一个新序列并输出。

 id()用于获取对象的内存地址,因此map(id, net.fc3.parameters()返回的是fc3层所有参数的内存地址,也就是ignored_params

第二行代码:

理解filter()函数:参考

filter(function,iterable)

我们可以直接for循环来依次输出filter对象中的每个元素,但是这个迭代器只能执一次,如果想多次重复使用filter函数的结果,可以使用list将这个迭代器转换为列表。 

第一个参数为返回True或者False的函数,第二个参数是一个列表。将列表中的每个元素依次送入函数,将函数返回值为0的输入元素过滤掉,得到输出列表。

function:      lambda p: id(p) not in ignored_params

iterable:       net.parameters()

不是fc3层权重的,返回True,因此过滤后得到的是除了fc3层权重之外的所有权重

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