我们知道，深度学习网络中的参数是通过计算梯度，在反向传播进行更新的，从而能得到一个优秀的参数，但是有的时候，我们想固定其中的某些层的参数不参与反向传播。比如说，进行微调时，我们想固定已经加载预训练模型...