您好，关于：pytorch参数requires_grad属性设置为false时，参数仍然更新。我也是用到了反复需要冻结和解冻的问题，出现了和您一样的情况，请问您解决了吗？
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- 2021-08-20 11:18回答 1 已采纳 label是类别，比如说（“100，“110”,“111“），你的100是第0类，110是第1类，111是第2类，你这么写变成了100是第100类，110是第110类，111是第111类了，原本你只有
- 2022-10-24 15:49回答 1 已采纳 int是什么鬼？改成__init__，不然你都没有初始化model，导致你的model就是空的
- 2021-09-06 16:25
pytorch1.7 RuntimeError: Expected grad_output->is_contiguous(grad_output->suggest_memory_format())
pytorch
回答 1 已采纳 这个应该是你哪里有经过切片操作或者交换维度导致的，类似torch.view()之后没有操作就会报这个错误。报错的意思就是你前面的操作之后导致tensor矩阵无法连续了，你需要在切片完成之后后面加上X. - 2022-09-15 23:48一米七八_FZH的博客 如何固定？固定后的参数加入optimizer吗？冻结后又解冻学习率如何变换？
- 2022-11-04 09:00回答 3 已采纳 next()函数实际上调用了传入函数的.__next()__成员函数。所以，如果传入的函数没有这个成员，则会报错参考代码理解 import torch # 生成一些测试数据 X = torch.nor
- 2022-07-16 19:42回答 3 已采纳 是我前面抄错了，把num_worker改为num_workers之后就可以了，但还是不清楚为什么😣
- 2023-02-24 16:39回答 1 已采纳 该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ这个错误通常与PyTorch和CUDA的版本不兼容有关。建议您检查以下内容： 确认PyTorch和CUDA的版本是否兼容。您可以在PyTorch的官方网站上查看支持哪些CU
- 2024-04-17 10:46William.csj的博客 要固定训练网络的哪几层，只需要找到这几层参数(parameter)，然后将其 `.requires_grad` 属性设置为 `False` 。然后`修改优化器`，只将不被冻结的层传入。
- 2022-07-07 15:35 Pytorch调用bertEncoderbaTypeError: forward() missing 1 required positional argument: 'attention_mask'
bert
pytorch
深度学习
回答 2 已采纳 已解决，根本原因是数据格式的问题，在使用bert_encoder之前，需要将数据格式转换为BertData()格式
- 2022-06-15 15:18回答 1 已采纳 因为第11行把__init__写成了__int__，所以Net没有正确实例化。另外还有两处少了括号：第25行要写成 loss_function = nn.MSELoss() 第37行要写成 plt.
- 回答 2 已采纳 model=OneVsRestClassifier(svr_rbf,n_jobs=-1)
- 2024-07-19 18:48param.requires_grad = False # 冻结所有层 # 假设我们只微调最后几个层 num_frozen_layers = 5 for i in range(num_frozen_layers, len(model.children())): for param in model.children()[i].parameters():...
- 2022-04-11 14:57回答 3 已采纳 您好，可能是你pycharm中用的pio和您更新的pip不是一个pip,具体的可以私聊。
- 2023-04-03 14:02高斯小哥的博客 通过调整requires_grad属性，我们可以轻松冻结模型中的特定层，使其在训练过程中保持不变。为了确认参数状态，我们需要仔细检查named_parameters()的输出。在实战案例中，我们将展示如何冻结预训练模型的部分层，并...
- 2022-10-26 12:30暖仔会飞的博客 【代码】pytorch 学习之：冻结某些网络层参数；查看可训练的参数数量。
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11月22日
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