Paddle如何禁止部分层的参数更新？(类似requires_grad_(False))
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各位，现在需要往主网络里加一个预训练的网络，然后预训练的网络不参与网络参数更新，训练主网络。
现在有一个预训练网络pretrain_net, torch可以通过pretrain_net.requires_grad_(False)实现。Paddle怎么实现？
现在模型已经封装好了，没法用定义层的 trainable来禁止。试过在 forward 中加入paddle.no_grad()，但是可训练参数还是包含着预训练网络。
谢谢！求指点！
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蹲个答案
直接把相应的层的requires_grad设置为false行吗？
呃呃，应该是相应的tensor
tensor.stop_gradient=True
可以试试，不保证正确……
设置之后，预训练网络之前的层就不更新了呀。我是把预训练网络嵌入到一个大网络中间了。
用法和pytorch应该是差不多的，你先看看它是怎么实现的
提前定义好不训练的类，在forward里传入不训练的类。不在主网里定义就可以了