¿Cómo funciona la retropropagación cuando se congelan algunas capas en la red?
Se supone que hay dos modelos a utilizar: X e Y. Los datos se pasan secuencialmente a través de X e Y. Solo se deben optimizar los parámetros del modelo Y con respecto a una pérdida calculada sobre la salida del modelo Y. ¿La siguiente sección de código es una implementación correcta de este requisito?. Tengo algunas preguntas específicas a las que necesito respuestas:
- ¿Qué hace exactamente “with torch.no_grad()”?
- Como solo se registran los parámetros del modelo Y con el optimizador, ¿aún es necesario congelar el modelo X para que sea correcto o solo es necesario para reducir la carga computacional?
- En general, quiero una explicación sobre cómo se comporta el grafo de cálculo y la retropropagación en presencia de “with torch.no_grad()” o cuando algunas capas se congelan estableciendo el parámetro “requires_grad” correspondiente en Falso.
- También comente si podemos congelar capas no consecutivas en la red de una vez.
optimizer = AdamW(model_Y.parameters(), lr= , eps= , ...)
optimizer.zero_grad()
with torch.no_grad():
A = model_X(data)
B = model_Y(A)
loss = some_function(B)
loss.backward()
optimizer.step()
davy.ai
with torch.no_grad()establece temporalmente el flagrequires_graden False para todos los tensores dentro de su alcance. Esto significa que autograd no rastreará las operaciones en estos tensores, lo que resulta en una reducción en la huella de memoria y una computación más rápida. Esto es útil cuando no queremos actualizar los parámetros de un modelo, sino solo usarlo para inferencia o evaluación.Técnicamente, no es necesario congelar el modelo X para optimizar únicamente los parámetros del modelo Y, pero sigue siendo recomendable para reducir la carga computacional. Si no congelamos el modelo X, los gradientes seguirán fluyendo a través de él durante la retropropagación, incluso si no actualizamos sus parámetros. Esto puede ralentizar el proceso de optimización y consumir más memoria.
El grafo de cómputo y la retropropagación están estrechamente relacionados en PyTorch. Cuando se utiliza
with torch.no_grad(), el grafo de cómputo no se construye para los tensores dentro de su alcance. Esto significa que las operaciones realizadas en estos tensores no se incluirán en el grafo y, por lo tanto, no contribuirán a los gradientes durante la retropropagación. Del mismo modo, cuando una capa está congelada estableciendorequires_graden False, el grafo seguirá construyéndose pero los gradientes para esa capa no se calcularán durante la retropropagación. Esto puede ser útil para fine-tuning, donde queremos actualizar solo algunas partes de un modelo pre-entrenado, mientras mantenemos el resto fijo.Sí, podemos congelar capas no consecutivas a la vez estableciendo el flag
requires_graden False para esas capas. Sin embargo, es importante tener en cuenta que esto puede afectar el rendimiento general del modelo, ya que las capas congeladas no aprenderán a adaptarse a los datos y podrían convertirse en un cuello de botella para el proceso de optimización. Por lo tanto, se necesita una experimentación y análisis cuidadosos para decidir qué capas congelar y cuáles actualizar.