pytorch载入预训练模型后,实现训练指定层

1、有了已经训练好的模型参数，对这个模型的某些层做了改变，如何利用这些训练好的模型参数继续训练： pretrained_params = torch.load('Pretrained_Model'） model = The_New_Model(xxx) model.load_state_dict(pretrained_params.state_dict(), strict=False) strict=False 使得预训练模型参数中和新模型对应上的参数会被载入，对应不上或没有的参数被抛弃。 2、如果载入的这些参数中，有些参数不要求被更新，即固定不变，不参与训练，需要手动设置这些参数的梯度属性