参考文章：
使用pytorch读取、使用预训练模型进行finetune：以Resnet-101为例
用pytorch实现预训练网络的finetune
局部微调有时候我们加载了训练模型后，只想调节最后的几层，其他层不训练。其实不训练也就意味着不进行梯度计算，PyTorch中提供的requires_grad使得对训练的控制变得非常简单。
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)for param in model.parameters(): param.requires_grad = False# 替换最后的全连接层， 改为训练100类# 新构造的模块的参数默认requires_grad为Truemodel.fc = nn.Linear(512, 100)# 只优化最后的分类层optimizer = optim.SGD(model.fc.parameters(), lr=1e-2, momentum=0.9) 全局微调，不同学习率有时候我们需要对全局都进行finetune，只不过我们希望改换过的层和其他层的学习速率不一样，这时候我们可以把其他层和新层在optimizer中单独赋予不同的学习速率。比如：
ignored_params = list(map(id, model.fc.parameters()))base_params = filter(lambda p: id(p) not in ignored_params, model.parameters())optimizer = torch.optim.SGD([ {'params': base_params}, {'params': model.fc.parameters(), 'lr': 1e-2} ], lr=1e-3, momentum=0.9)其中base_params使用1e-3来训练，model.fc.parameters使用1e-2来训练，momentum是二者共有的。