有没有办法冻结KerasLayer中的特定图层？

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
  Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
  Dense(64, activation='relu'),
  Dense(10, activation='softmax')
])

# 查看模型结构
model.summary()

# 冻结第二个图层
model.layers[1].trainable = False

# 检查是否成功冻结
for layer in model.layers:
  print(layer.name, layer.trainable)

# 推荐的腾讯云产品和产品介绍链接地址：
# - 弹性GPU（Elastic GPU）：适用于加速深度学习、计算机图形等工作负载
#   链接：https://cloud.tencent.com/product/ec2-elastic-gpu
# - 弹性容器实例（Elastic Container Instance）：一种简单、高效、扩展性强的容器服务
#   链接：https://cloud.tencent.com/product/eci
# - 深度学习训练集群（Deep Learning Training Cluster）：提供高性能、弹性和高扩展性的深度学习训练服务
#   链接：https://cloud.tencent.com/product/dltc