迁移学习冻结网络的方法：

说明：pytorch（1-3），TensorFlow（4）

fine tune就是冻结网络前面的层，然后训练最后一层

1. 给优化器传入所有参数，但将要冻结层的参数的requires_grad置为False：

   optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-2)  # 传入的是所有的参数
    
   for name, param in model.named_parameters():
       if 要冻结的网络层的名字（即name的值）:
           param.requires_grad = False
   

2. 优化器传入不冻结的网络层的参数：

   optimizer = optim.SGD(model.不冻结的网络层的name.parameters(), lr=1e-2)  # 优化器只传入fc2的参数
   

3. 最优做法是：优化器只传入requires_grad=True的参数，占用的内存会更小一点，效率也会更高。代码及结合1和2

   1. 节省显存：不将不更新的参数传入optimizer

   2. 提升速度：将不更新的参数的requires_grad设置为False，节省了计算这部分参数梯度的时间

4. 代码如下：

   #定义优化算子
   optimizer = tf.train.AdamOptimizer( 1e-3)
   #选择待优化的参数
   output_vars = tf.get_collection(tf.GraphKyes.TRAINABLE_VARIABLES, scope= 'outpt')
   train_step = optimizer.minimize(loss_score,var_list = output_vars)
   

   
   把需要更新梯度的层放在tf.get_collection这个函数里面，不需要更新的不放进去。
   1. 函数主要作用：从一个集合中取出变量
   2. 用来获取key集合中的所有元素，返回一个列表。列表的顺序依变量放入集合中的先后而定。scope为可选参数，表示的是名称空间（名称域），如果指定，就返回名称域中所有放入‘key’的变量的列表（如示例代码中的outpt说明是返回outpt层的参数），不指定则返回所有变量。