在训练过程中动态调整哪些层被冻结或解冻通常涉及到在训练的不同阶段改变模型参数的requires_grad属性。这可以通过编写一个自定义的训练循环或者利用深度学习框架提供的回调函数（callbacks）来实现。以下是一些可能的方法：

1. 自定义训练循环:

   • 在自定义的训练循环中，你可以在每个epoch或者迭代（iteration）结束时检查某些条件，然后根据这些条件来决定是否需要改变某些层的冻结状态。
   • 例如，你可能在训练初期冻结所有层，然后在某个epoch后开始解冻一部分层，以便进行微调。

2. 使用回调函数:

   • 许多深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）允许用户在训练过程中注册回调函数。这些回调可以在训练的不同阶段被调用，例如在每个epoch开始或结束时。
   • 你可以创建一个回调类，在这个类中定义何时以及如何改变层的冻结状态。然后在训练开始前将这个回调添加到训练配置中。

3. 使用学习率调度器:

   • 虽然学习率调度器主要用于调整学习率，但它们也可以用于控制哪些层的权重可以更新。例如，你可以创建一个自定义的学习率调度器，它在特定epoch改变特定层的权重更新策略。

4. 使用框架特定的方法:

   • 某些深度学习框架可能提供了特定的方法或工具来动态调整模型的冻结状态。例如，在PyTorch中，你可以使用torch.nn.Module的train()和eval()方法来控制模型的评估模式，这间接影响了模型的冻结状态。