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मॉडल की लेयरों को फ्रीज़ करें

आप प्री-ट्रेन्ड वेट्स लोड करने के बाद एक नए टास्क पर मॉडल को फाइन-ट्यून करने वाले हैं. मॉडल में तीन लीनियर लेयर हैं. लेकिन आपका डेटासेट छोटा है, इसलिए आप इस मॉडल की सिर्फ आखिरी लीनियर लेयर को ट्रेन करना चाहते हैं और पहली दो लीनियर लेयरों को फ्रीज़ करना चाहते हैं.

मॉडल पहले से बनाया जा चुका है और model वैरिएबल में मौजूद है. आप मॉडल के पैरामीटर लिस्ट करने के लिए मॉडल की named_parameters मेथड का उपयोग करेंगे. हर पैरामीटर का एक नाम होता है. यह नाम एक स्ट्रिंग है जो इस नेमिंग कन्वेंशन का पालन करता है: x.name जहाँ x लेयर का इंडेक्स है.

याद रखें कि एक लीनियर लेयर के दो पैरामीटर होते हैं: weight और bias.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

PyTorch के साथ Deep Learning परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • एक if स्टेटमेंट का उपयोग करके जाँचें कि कोई पैरामीटर पहली या दूसरी लेयर का वेट है या नहीं.
  • इस मॉडल की पहली दो लेयरों के वेट्स को फ्रीज़ करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

for name, param in model.named_parameters():
  
    # Check for first layer's weight
    if name == '____':
   
        # Freeze this weight
        param.____ = ____
        
    # Check for second layer's weight
    if name == '____':
      
        # Freeze this weight
        param.____ = ____
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