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1、有了已經訓練好的模型參數，對這個模型的某些層做了改變，如何利用這些訓練好的模型參數繼續訓練：
pretrained_params = torch.load('Pretrained_Model'）
model = The_New_Model(xxx)
model.load_state_dict(pretrained_params.state_dict(), strict=False)
strict=False 使得預訓練模型參數中和新模型對應上的參數會被載入，對應不上或沒有的參數被拋棄。
2、如果載入的這些參數中，有些參數不要求被更新，即固定不變，不參與訓練，需要手動設置這些參數的梯度屬性為Fasle，并且在optimizer傳參時篩選掉這些參數：
# 載入預訓練模型參數后...
for name, value in model.named_parameters():
if name 滿足某些條件:
value.requires_grad = False
# setup optimizer
params = filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters())
optimizer = torch.optim.Adam(params, lr=1e-4)
將滿足條件的參數的 requires_grad 屬性設置為False， 同時 filter 函數將模型中屬性 requires_grad = True 的參數帥選出來，傳到優化器（以Adam為例）中，只有這些參數會被求導數和更新。
3、如果載入的這些參數中，所有參數都更新，但要求一些參數和另一些參數的更新速度（學習率learning rate）不一樣，最好知道這些參數的名稱都有什么：
# 載入預訓練模型參數后... for name, value in model.named_parameters(): print(name) # 或 print(model.state_dict().keys())
假設該模型中有encoder，viewer和decoder兩部分，參數名稱分別是：
'encoder.visual_emb.0.weight', 'encoder.visual_emb.0.bias', 'viewer.bd.Wsi', 'viewer.bd.bias', 'decoder.core.layer_0.weight_ih', 'decoder.core.layer_0.weight_hh',
假設要求encode、viewer的學習率為1e-6， decoder的學習率為1e-4，那么在將參數傳入優化器時：
ignored_params = list(map(id, model.decoder.parameters()))
base_params = filter(lambda p: id(p) not in ignored_params, model.parameters())
optimizer = torch.optim.Adam([{'params':base_params,'lr':1e-6},
{'params':model.decoder.parameters()}
],
lr=1e-4, momentum=0.9)
代碼的結果是除decoder參數的learning_rate=1e-4 外，其他參數的額learning_rate=1e-6。
在傳入optimizer時，和一般的傳參方法torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=xxx) 不同，參數部分用了一個list， list的每個元素有params和lr兩個鍵值。如果沒有 lr則應用Adam的lr屬性。Adam的屬性除了lr， 其他都是參數所共有的(比如momentum)。
以上這篇pytorch載入預訓練模型后,實現訓練指定層就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
參考：
pytorch官方文檔
https://www.jb51.net/article/134943.htm
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