在MXNet中實現遷移學習通常需要使用預訓練的模型作為基礎，并對最后幾層進行微調。以下是一個簡單的遷移學習示例：
from mxnet.gluon.model_zoo import vision
pretrained_model = vision.resnet18_v2(pretrained=True)
import mxnet as mx
num_classes = 10 # 新數據集的類別數
finetune_net = mx.gluon.nn.HybridSequential()
with finetune_net.name_scope():
finetune_net.add(pretrained_model.features)
finetune_net.add(mx.gluon.nn.Dense(num_classes))
for param in finetune_net.collect_params().values():
if param.name not in ['dense0_weight', 'dense0_bias']:
param.grad_req = 'null'
finetune_net.collect_params().initialize(mx.init.Xavier(), ctx=mx.cpu())
# 使用新數據集訓練
# ...
for param in finetune_net.collect_params().values():
param.grad_req = 'write'
# 使用新數據集繼續微調
# ...
通過這種方式，您可以使用預訓練的模型來加速在新數據集上的訓練，并根據新任務的需求對模型進行微調。
