今天小编就为大家分享一篇Pytorch之parameters的使用，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

1.预构建网络 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() # 1 input image channel, 6 output channels, 5*5 square convolution # kernel self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) # an

1.简介(torch.nn下的) 卷积层主要使用的有3类，用于处理不同维度的数据 参数 Parameters： in_channels(int) – 输入信号的通道 out_channels(int) – 卷积产生的通道 kerner_size(int or tuple) – 卷积核的尺寸 stride(int or tuple, optional) – 卷积步长 padding (int or tuple, optional)- 输入的每一条边补充0的层数 dilation(int or tu

finetune分为全局finetune和局部finetune。首先介绍一下局部finetune步骤： 1.固定参数 for name, child in model.named_children(): for param in child.parameters(): param.requires_grad = False 后，只传入 需要反传的参数，否则会报错 filter(lambda param: param.requires_grad, model.param