模型训练中冻结网络层的操作不包括 冻结网络参数梯度 对网络中的参数作梯度截断 重新载入初始网络参数 参数优化的学习率设为零

模型训练中冻结网络层的操作包括：

1. 冻结网络参数：即将网络层的参数固定为预训练好的值，不再更新参数值。

2. 不包括冻结网络参数梯度：即仍然计算网络参数的梯度，但是不更新参数值。

3. 不包括对网络中的参数作梯度截断：梯度截断是一种防止梯度爆炸的技术，但是与冻结网络层的操作并不直接相关。

4. 不包括重新载入初始网络参数：重新载入初始网络参数会覆盖之前的训练结果，与冻结网络层的操作也不直接相关。

5. 参数优化的学习率设为零：将学习率设为零可以防止参数更新，但是与冻结网络层的操作有所区别，因为冻结网络层可以针对特定的层进行参数固定，而将学习率设为零是对所有参数都进行禁止更新的操作。