在初次学习需要计算全部层的梯度，但是增量学习需要冻结部分层如何实现，请举例说明

在增量学习中，我们通常希望保留之前训练好的模型权重，只更新新加入的部分。因此，我们需要冻结之前训练好的层，只更新新增的层。

举个例子，假设我们有一个包含三个全连接层的神经网络，我们已经训练好了前两个层，现在要在第三个层上进行增量学习。我们可以使用以下代码冻结前两个层的权重：

import tensorflow as tf

# 之前训练好的模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 冻结前两个层的权重
for layer in model.layers[:2]:
    layer.trainable = False

# 新增第三个层并进行训练
model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

在上面的代码中，我们使用`model.layers[:2]`来选择前两个层，然后将它们的`trainable`属性设置为`False`，这样在训练过程中这两个层的权重将不会被更新。然后我们新增了一个含64个神经元的全连接层和一个输出层，并编译模型进行训练。

通过这种方式，我们可以在不影响之前训练好的权重的情况下，对新增的层进行增量学习。