迁移学习是深度学习中一项重要技术，通过利用预训练模型的知识，可以在小数据集上实现高效学习，显著降低训练成本。特别是在数据稀缺的场景下，迁移学习成为一种非常有吸引力的解决方案。本文从理论到实践全面解析迁移学习的核心概念，并通过详细的 Python 代码示例，展示如何使用 PyTorch 和 TensorFlow 微调预训练模型。我们将应用预训练的 ResNet 模型，在一个小型图像数据集上完成分类任务，并探讨迁移学习的优势与最佳实践。