Как предотвратить обновление предобученной модели, если модель оптимизирована с помощью обратного распространения в Pytorch?

На чтение 3 мин Опубликовано 28.09.2024

Вопрос или проблема

Я использую Pytorch исключительно для разработки своей модели, и вот составные части моей модели и как она работает:

Генератор
Кодировщик: предобученный, его обновление не должно производиться.
Функция потерь.
Входные данные передаются кодировщику для генерации X, затем X передается генератору для получения значения Y. Y передается кодировщику для получения Z. Функция потерь вычисляет ошибку между Z и X. Я отключил X, чтобы предотвратить обновление кодировщика. Но я не могу отключить Z, иначе генератор не сможет обновиться. Но я также осознаю, что если Z не отключен, то кодировщик тоже будет обновляться.
В этом случае, как я могу предотвратить обновление кодировщика и при этом позволить генератору получать обратную связь от функции потерь?

Вы можете использовать .requires_grad = False для компонентов вашей модели, а затем обучать модель как обычно.

Вы можете посмотреть этот пост для получения информации.
https://stackoverflow.com/questions/51748138/pytorch-how-to-set-requires-grad-false

Поскольку вы хотите заморозить слои кодировщика, есть ли подстрока(и) в ключах словаря, которые можно использовать для идентификации весов кодировщика? Если да, то вы можете просто добавить условие вокруг оператора, который устанавливает .requires_grad = False.

Ответ или решение

Чтобы избежать обновления предобученной модели в PyTorch, особенно когда вы используете сложные структуры, такие как генератор и кодировщик, можно применить несколько подходов. Вы правильно подметили, что используется detach() для предотвращения обновления кодировщика, но существует более элегантное решение для вашей задачи, не требующее постоянного отдельного управления тензорами.

Отключение обратного распространения для кодировщика: Вы можете установить атрибут requires_grad в False для всех параметров кодировщика. Это предотвратит обновление этих параметров во время обучения, но при этом позволит градиентам проходить через генератор.

Пример реализации:

import torch
import torch.nn as nn

# Предположим, у вас есть канал Encoder и Generator
class Encoder(nn.Module):
   def __init__(self):
       super(Encoder, self).__init__()
       # Используйте предобученные слои или создайте свои
       self.layer = nn.Linear(10, 10)

   def forward(self, x):
       return self.layer(x)

class Generator(nn.Module):
   def __init__(self):
       super(Generator, self).__init__()
       self.layer = nn.Linear(10, 10)

   def forward(self, x):
       return self.layer(x)

encoder = Encoder()
generator = Generator()

# Замораживаем параметры кодировщика
for param in encoder.parameters():
   param.requires_grad = False

# Пример входа
X = torch.randn(1, 10)

# Прямой проход
with torch.no_grad():
   Z = encoder(X)

Y = generator(Z)

# Вычисление значений Z
Z_new = encoder(Y)

# Функция потерь
loss_fn = nn.MSELoss()
loss = loss_fn(Z_new, X)

# Обратное распространение только для генератора
generator.zero_grad()
loss.backward()

Возможные сложности: Обратите внимание на местоположение loss.backward(), которое должно вызываться только для генератора, чтобы избежать обновления кодировщика. При этом использование torch.no_grad() для вызова функции forward у кодировщика гарантирует, что параметры кодировщика не будут обновлены даже во время обратного распространения в других частях модели.
Дополнительные советы: Если ваша модель имеет множество слоев и вы хотите заморозить только определенные слои (например, последние), вы можете использовать условие для установки requires_grad = False на основе имен параметров, например:
```
for name, param in encoder.named_parameters():
   if 'замороженный_слой' in name:  # замените на соответствующее имя
       param.requires_grad = False
```

Таким образом, применив эти методы, вы сможете эффективно управлять обновлением параметров ваших моделей и избегать нежелательных изменений в предобученных компонентах, сохраняя при этом возможность обучения и оптимизации других частей вашей модели.