转自：知乎
目录：
- 保存模型与加载模型
- 冻结一部分参数，训练另一部分参数
- 采用不同的学习率进行训练
1.保存模型与加载
简单的保存与加载方法：
# 保存整个网络
torch.save(net, PATH)
# 保存网络中的参数, 速度快，占空间少
torch.save(net.state_dict(),PATH)
#--------------------------------------------------
#针对上面一般的保存方法，加载的方法分别是：
model_dict=torch.load(PATH)
model_dict=model.load_state_dict(torch.load(PATH))
然而，在实验中往往需要保存更多的信息，比如优化器的参数，那么可以采取下面的方法保存：
torch.save({'epoch': epochID + 1, 'state_dict': model.state_dict(), 'best_loss': lossMIN,
'optimizer': optimizer.state_dict(),'alpha': loss.alpha, 'gamma': loss.gamma},
checkpoint_path + '/m-' + launchTimestamp + '-' + str("%.4f" % lossMIN) + '.pth.tar')
以上包含的信息有，epochID, state_dict, min loss, optimizer, 自定义损失函数的两个参数；格式以字典的格式存储。
加载的方式：
def load_checkpoint(model, checkpoint_PATH, optimizer):
if checkpoint != None:
model_CKPT = torch.load(checkpoint_PATH)
model.load_state_dict(model_CKPT['state_dict'])
print('loading checkpoint!')
optimizer.load_state_dict(model_CKPT['optimizer'])
return model, optimizer
其他的参数可以通过以字典的方式获得
但是，但是，我们可能修改了一部分网络，比如加了一些，删除一些，等等，那么需要过滤这些参数，加载方式：
def load_checkpoint(model, checkpoint, optimizer, loadOptimizer):
if checkpoint != 'No':
print("loading checkpoint...")
model_dict = model.state_dict()
modelCheckpoint = torch.load(checkpoint)
pretrained_dict = modelCheckpoint['state_dict']
# 过滤操作
new_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict.keys()}
model_dict.update(new_dict)
# 打印出来，更新了多少的参数
print('Total : {}, update: {}'.format(len(pretrained_dict), len(new_dict)))
model.load_state_dict(model_dict)
print("loaded finished!")
# 如果不需要更新优化器那么设置为false
if loadOptimizer == True:
optimizer.load_state_dict(modelCheckpoint['optimizer'])
print('loaded! optimizer')
else:
print('not loaded optimizer')
else:
print('No checkpoint is included')
return model, optimizer
2.冻结部分参数，训练另一部分参数
1）添加下面一句话到模型中
for p in self.parameters():
p.requires_grad = False
比如加载了resnet预训练模型之后，在resenet的基础上连接了新的模快，resenet模块那部分可以先暂时冻结不更新，只更新其他部分的参数，那么可以在下面加入上面那句话
class RESNET_MF(nn.Module):
def init(self, model, pretrained):
super(RESNET_MF, self).__init__()
self.resnet = model(pretrained)
for p in self.parameters():
p.requires_grad = False
self.f = SpectralNorm(nn.Conv2d(2048, 512, 1))
self.g = SpectralNorm(nn.Conv2d(2048, 512, 1))
self.h = SpectralNorm(nn.Conv2d(2048, 2048, 1))
...
同时在优化器中添加：filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters())
optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999),
eps=1e-08, weight_decay=1e-5)
2) 参数保存在有序的字典中，那么可以通过查找参数的名字对应的id值，进行冻结
查找的代码：
model_dict = torch.load('net.pth.tar').state_dict()
dict_name = list(model_dict)
for i, p in enumerate(dict_name):
print(i, p)
保存一下这个文件，可以看到大致是这个样子的：
0 gamma
1 resnet.conv1.weight
2 resnet.bn1.weight
3 resnet.bn1.bias
4 resnet.bn1.running_mean
5 resnet.bn1.running_var
6 resnet.layer1.0.conv1.weight
7 resnet.layer1.0.bn1.weight
8 resnet.layer1.0.bn1.bias
9 resnet.layer1.0.bn1.running_mean
....
同样在模型中添加这样的代码：
for i,p in enumerate(net.parameters()):
if i < 165:
p.requires_grad = False
在优化器中添加上面的那句话可以实现参数的屏蔽