迁移学习只进行部分层的训练

迁移学习：主要有3类：

• 第一类，使用别人训练好的权重参数，作为初始化权重参数，进行接下来的训练
• 第二类：使用别人训练好的权重参数，冻结预测层之前的所有的权重参数，进行接下来的训练
• 第三类：使用别人训练好的权重参数，即finetune，不冻结最后一个卷积层和全连接层，对这两个层进行参数的更新和训练

pytorch需要冻结的话只需将相应层的requires_grad修改为false即可

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