迁移学习是一种机器学习方法，它通过将已经在一个任务上学习到的知识应用到另一个相关任务上，来改善模型的性能。迁移学习可以解决数据不足或标注困难的问题，同时可以加快模型的训练速度。
迁移学习的核心思想是将源领域的知识迁移到目标领域中。源领域是已经有大量标注数据的领域，而目标领域是需要解决的新问题。通过迁移学习，源领域的知识可以帮助目标领域的学习过程，提高模型的泛化能力和性能。
迁移学习可以通过多种方式实现，包括特征提取、模型微调和领域自适应等方法。特征提取是将源领域的特征应用到目标领域中，模型微调是在源模型的基础上对目标模型进行调整，领域自适应则是通过对目标领域进行适应性训练来提高性能。
迁移学习在计算机视觉、自然语言处理等领域都有广泛的应用。它可以帮助解决许多实际问题，提高模型的效果和效率。
应用场景中，由于训练数据集不足，所以很少有人会从头开始训练整个网络。普遍的做法是，在一个非常大的基础数据集上训练得到一个预训练模型，然后使用该模型来初始化网络的权重参数或作为固定特征提取器应用于特定的任务中。本章将使用迁移学习的方法对ImageNet数据集中的狼和狗图像进行分类。
迁移学习详细内容见Stanford University CS231n。
下载数据集
下载案例所用到的狗与狼分类数据集，数据集中的图像来自于ImageNet，每个分类有大约120张训练图像与30张验证图像。使用download接口下载数据集，并将下载后的数据集自动解压到当前目录下。
狼狗数据集提取自ImageNet分类数据集，使用mindspore.dataset.ImageFolderDataset接口来加载数据集，并进行相关图像增强操作。
首先执行过程定义一些输入：
从mindspore.dataset.ImageFolderDataset接口中加载的训练数据集返回值为字典，用户可通过 create_dict_iterator 接口创建数据迭代器，使用 next 迭代访问数据集。本章中 batch_size 设为18，所以使用 next 一次可获取18个图像及标签数据。
对获取到的图像及标签数据进行可视化，标题为图像对应的label名称。
本章使用ResNet50模型进行训练。搭建好模型框架后，通过将pretrained参数设置为True来下载ResNet50的预训练模型并将权重参数加载到网络中。
构建Resnet50网络
使用固定特征进行训练的时候，需要冻结除最后一层之外的所有网络层。通过设置 requires_grad == False 冻结参数，以便不在反向传播中计算梯度。
Downloading data from https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/models/application/resnet50_224_new.ckpt (97.7 MB)
开始训练模型，与没有预训练模型相比，将节约一大半时间，因为此时可以不用计算部分梯度。保存评估精度最高的ckpt文件于当前路径的https://blog.csdn.net/2301_/article/details/BestCheckpoint/resnet50-best-freezing-param.ckpt。
使用固定特征得到的best.ckpt文件对对验证集的狼和狗图像数据进行预测。若预测字体为蓝色即为预测正确，若预测字体为红色则预测错误。
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