如何在 pytorch 中将模型中的每个参数的 require_grad 更改为 false？答案

【问题标题】：How do you change require_grad to false for each parameters in your model in pytorch?如何在 pytorch 中将模型中的每个参数的 require_grad 更改为 false？
【发布时间】：2018-08-02 02:20:37
【问题描述】：

我的代码低于我认为会做我想做的事，但输出显示 require_grad 没有更改为 false。

import torch
import torch.nn as nn

encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 4, 1), nn.Sigmoid())

for params in encoder.parameters():

    params.require_grad = False
    print(params.requires_grad) # prints two True statements?

我做错了什么？

【问题讨论】：

为什么不使用with torch.no_grad():？
我的目标是使用/训练网络的一部分，所以我想先冻结 80% 的层。在某个时期之后，我可以解锁更多层。我想我可以使用 torch.no_grad() 包装器并通过设置 require_grad = True 来逐个解锁卷积。

标签： python-3.x pytorch

【解决方案1】：

你只是打错了 :) 只需在 params.require_grad = False 的 grad 末尾添加一个 s

将此更改为params.requires_grad = False（注意添加的s）

有时很难发现拼写错误；）

【讨论】：

谢谢，而且 params.require_grad = False 不会返回任何错误，因为您分配了一个新属性，这使得调试变得更加困难。