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【深度学习|迁移学习基础笔记】如何使用已经在一个训练集上训练好的模型参数作为预训练，讲这些权重参数应用到新的模型训练过程中呢？

【深度学习|迁移学习基础笔记】如何使用已经在一个训练集上训练好的模型参数作为预训练，讲这些权重参数应用到新的模型训练过程中呢？

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前言

使用已经训练好的模型参数作为预训练进行再训练的过程通常被称为迁移学习。在迁移学习中，您可以加载一个已经训练好的模型的权重，并将这些权重应用到您当前的模型中。然后，您只需要对模型进行部分或全部的再训练，通常是微调（fine-tuning）过程。

以下是使用PyTorch进行迁移学习和再训练的基本步骤：

1. 加载预训练模型

首先，您需要加载一个预训练模型。PyTorch提供了一些常用的预训练模型，如ResNet、VGG等。您可以使用这些模型的预训练参数，或者加载您自己训练好的模型。

• 示例：加载一个预训练的ResNet模型

import torch
import torchvision.models as models# 加载一个预训练的ResNet50模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

2. 加载您自己训练的模型权重

如果您有一个已经训练好的模型，并希望将其参数作为预训练的权重加载到新的模型中，您可以使用torch.load()加载模型的权重，然后将这些权重传递到现有模型中。

• 示例：加载自己的训练好的模型

# 加载训练好的模型的权重
model.load_state_dict(torch.load('path_to_trained_model.pth'))

3. 进行微调（Fine-tuning）

微调的步骤可以选择性地冻结部分层，或者对所有层进行再训练。通常，您可以冻结前面的卷积层（因为这些层通常提取的是低级特征），并仅微调后面的全连接层或较高层（因为这些层通常与特定任务紧密相关）。

• 示例：冻结卷积层，只训练全连接层

# 冻结所有卷积层
for param in model.parameters():param.requires_grad = False# 只解冻最后的全连接层
for param in model.fc.parameters():param.requires_grad = True

4. 替换输出层（如果需要）

如果您正在进行一个与原始模型不同的任务（比如分类任务中的类别数不同），则需要替换输出层（通常是最后一个全连接层）以适应新任务的要求。

• 示例：替换最后的全连接层

import torch.nn as nn# 假设新的任务有10个类别
model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, 10)

5. 设置优化器

在微调时，您只需要优化那些requires_grad=True的参数。因此，需要设置优化器时，只传递这些参数。

• 示例：设置优化器

import torch.optim as optim# 只优化解冻的参数
optimizer = optim.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=0.001, momentum=0.9)

6. 训练模型

现在，您可以开始对模型进行训练。使用您自己的训练数据集，进行标准的训练过程，包括前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。

• 示例：训练模型

# 假设您已经定义好了损失函数和训练数据
criterion = nn.CrossEntropyLoss()# 训练过程
model.train()
for inputs, labels in train_loader:optimizer.zero_grad()outputs = model(inputs)loss = criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()

7. 保存再训练后的模型

• 训练完后，您可以保存模型，以便以后继续使用。

torch.save(model.state_dict(), 'path_to_finetuned_model.pth')

总结

• 加载预训练模型：您可以选择使用PyTorch提供的预训练模型，或者加载自己训练的模型参数。
• 冻结层：通过设置requires_grad=False来冻结某些层（通常是前面的卷积层），只训练需要微调的部分。
• 替换输出层：根据任务需求，替换原模型的最后一层。
• 优化器设置：优化器只更新requires_grad=True的参数。
• 微调训练：使用新的数据进行微调训练。

通过这种方式，您可以将已有的训练模型作为预训练，节省训练时间，并提高新任务的训练效率和表现。

一、计算机及交叉学科

第三届信号处理、计算机网络与通信国际学术会议（SPCNC 2024）

• 时间地点：2024年12月20-22日 丨中国三亚
• 大会官网：www.icspcnc.org

2024年第四届人工智能与大数据国际学术研讨会 (AIBDF 2024)

• 大会官网：www.aibdf.org
• 会议时间：2024年12月27-29日
• 会议地点：赣州

第二届电力电子与人工智能国际学术会议（PEAI 2025）

• 大会官网：www.icpeai.org
• 大会时间：2025年1月17日-19日
• 大会地点：海南-三亚

2024年图像处理与多媒体技术国际学术会议（CIPMT 2024）

• 会议官网：www.cipmt.org
• 会议时间：2024年12月27-29日
• 会议地点：云南–大理

二、经管/教育类

第五届大数据经济与信息化管理国际学术会议（BDEIM2024）

• 大会官网：www.bdeim.org
• 会议时间：2024年12月13-15日
• 会议地点：厦门

第二届信息化教育与人工智能国际学术会议（ICIEAI 2024）

• 会议时间：2024年12月20日-22日
• 会议地点：中国 开封
• 投稿链接：https://ais.cn/u/mmmiUz

三、光学遥感类

第二届遥感，测绘与图像处理国际学术会议（RSMIP 2025）

• 大会时间：2025年1月17日-19日
• 大会地点：海南三亚
• 大会官网：www.rsmip.org

四、材料化学类

第五届材料化学与复合材料国际学术会议（MCCM 2024）

• 大会官网：www.ic-mccm.org
• 大会时间：2024年12月27-29日
• 大会地点：中国·厦门（线上+线下）