PyTorch Lightning的Trainer调用fit时会重置模型权重吗？

默认情况下，PyTorch Lightning 的 pl.Trainer 在调用 fit() 启动训练时不会主动重置传入模型的已有权重，你的预训练子模型权重可以正常保留用于微调。

你的代码执行链路不存在框架层面的权重重置风险：

>>> submodel = SubModel(...)
>>> pretrain_submodel(submodel)  # 写入预训练权重
>>> full_model = MyModel(submodel, ...)  # SubModel -> MLP projection head
>>> trainer = pl.Trainer(...)
>>> trainer.fit(full_model, train_finetune_loader, val_finetune_loader)

核心规则说明 #

• Trainer 启动训练的默认流程仅包含设备迁移、分布式策略包装、优化器/调度器初始化、已配置回调的挂载执行，没有内置全量参数重新初始化的逻辑，你提前写入submodel的预训练权重会被完整保留。
• 仅当你主动在LightningModule的生命周期钩子（比如on_fit_start、configure_optimizers）、自定义Callback中编写了参数重置逻辑，或是显式开启了特定的随机初始化相关配置时，才会出现权重被覆盖的情况。没有自定义这类逻辑的话不需要额外担心。
• 你选择不冻结子模型权重的配置会正常生效：训练过程中优化器会同时更新子模型和MLP投影头的所有可训练参数，子模型会以预训练权重为起点持续更新，符合你继续微调的需求。

如果需要100%确认，可以在调用trainer.fit()前打印子模型某层的参数张量值，再在MyModel的on_train_start钩子中打印同一位置的参数，两次数值完全一致即可验证权重未被改动。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nitin Prasad