迁移学习时如何对原有模型增加层，请以CNN为例举例说明，使用pytorch实现

在迁移学习中，通常我们会将预训练好的模型作为基础模型，然后根据实际问题进行调整。对于CNN来说，通常的调整方式是增加全连接层或卷积层。

以PyTorch为例，假设我们有一个预训练的ResNet18模型，我们想在其基础上增加一个全连接层用于分类。我们可以通过以下代码实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

# 加载预训练的ResNet18模型
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)

# 冻结所有参数
for param in resnet18.parameters():
    param.requires_grad = False

# 修改最后一层全连接层
fc = nn.Linear(resnet18.fc.in_features, num_classes)
resnet18.fc = fc

# 将模型移动到GPU上
resnet18 = resnet18.to(device)

在上面的代码中，我们首先加载了预训练的ResNet18模型，并将其所有参数设置为不可训练。然后，我们通过修改最后一层全连接层的方式增加了一个新的层，并将其移动到GPU上。

如果我们想增加一个新的卷积层，可以通过以下代码实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

# 加载预训练的ResNet18模型
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)

# 冻结所有参数
for param in resnet18.parameters():
    param.requires_grad = False

# 增加一个新的卷积层
new_conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding)
resnet18.conv1 = new_conv

# 将模型移动到GPU上
resnet18 = resnet18.to(device)

在上面的代码中，我们首先加载了预训练的ResNet18模型，并将其所有参数设置为不可训练。然后，我们通过增加一个新的卷积层的方式修改了模型，并将其移动到GPU上。

总之，在迁移学习中，我们可以通过修改预训练模型的方式来适应我们的实际问题。