最近在搞faster-rcnn的改動，網上看到很多人在做的一些改進，其中就包括凍結Bn等等方式，於是自己也就查了一下tensorflow裡面凍結層的方法，現在總結如下：

1、比如使用一個VGG的前面提取特徵的部分，而微調其全連層，或者將其全連層更換為使用convolution來完成，可以使用TensorFlow的stop_gradient函式，將模型的一部分進行凍結。

2、採用get_collection：

1. #定義優化運算元
2. optimizer = tf.train.AdamOptimizer( 1e-3
   )
3. #選擇待優化的引數
4. output_vars = tf.get_collection(tf.GraphKyes.TRAINABLE_VARIABLES, scope= 'outpt')
5. train_step = optimizer.minimize(loss_score,var_list = output_vars)