首先，為什麼要凍結底層？
凍結底層是建立在一定的條件之上（條件是這兩個網路在檢測任務具有一定的相似性）。假如你要訓練乙個龐大的dnn網路用於分類任務，這時最為明智的做法是找乙個已經訓練好的同樣用於dnn分類網路的模型。已經訓練好的網路的模型可能已經學會了檢測影象中的低階特徵，因此這些低階特徵的檢測對於這兩個網路來說都是有用的。
凍結已訓練好的dnn的一些底層，在這些底層上進行新的dnn的訓練，是乙個非常明智的選擇。
tensorflow實現上述過程十分容易:
import tensorflow as tf
#獲得可訓練的層，凍結層排除在可訓練層之外
train_vars=tf.get_collection(tf.graphkeys.trainable_variables,scope='hidden[34]|outputs')
#獲得所有在隱藏層3,4及輸出層的可訓練變數。排除了在隱藏層1和2的變數
train_op=optimizer.minimize(loss,var_list=train_vars)
基於上述的凍結層，我們已經將原有的模型的第一層與第二層進行了凍結，那麼表示他的權重並不發生變化。如果現在訓練新的網路資料仍然從第一層開始，這樣會增加很多計算的開銷，由於前兩層的權重已經不會改變了，這時明智的做法是將第二層的輸出作為新的網路的輸入。
首先，可以一次性在這兩個底層跑完全部的資料集：
hidden2_outputs=sess.run(hidden2,feed_dict=)import numpy as np
n_epoch=100
n_batches=500
for epoch in range(n_epoch):
shuffled_idx=rnd.permutation(len(hidden2_outputs))
hidden2_batches=np.array_split(hidden2_outputs[shuffled_idx],n_batches)
y_batches=np.array_split(y_train[shuffled_idx],n_batches)
for hidden2_batch,y_batch in zip(hidden2_batches, y_batches):
sess.run(training_op,feed_dict=)
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