要解决笔记本电脑在网络训练即将开始之前冻结的问题，你可以尝试以下解决方法：

1. 减少训练数据集的大小：网络训练可能需要大量的计算资源，如果你的笔记本电脑的内存或处理能力有限，尝试减少训练数据集的大小，以减轻负载。

2. 使用小批量训练：将训练数据分成小批量进行训练，而不是一次性将所有数据加载到内存中。这样可以减少内存的压力，并提高训练效率。

3. 优化代码和模型：检查你的代码和模型是否存在效率问题。例如，你可以使用更高效的算法或优化技术，或者检查是否有冗余的计算操作。

4. 使用更强大的硬件：如果你的笔记本电脑配置较低，你可以考虑使用更强大的硬件，例如使用具有更大内存和更快处理器的台式机或云服务器。

下面是一个使用小批量训练的示例代码：

import tensorflow as tf

# 加载数据集
train_data = ...
train_labels = ...

# 定义模型
model = ...

# 定义优化器和损失函数
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()

# 定义批量大小和训练轮数
batch_size = 32
epochs = 10

# 计算每个训练步骤的批量数量
steps_per_epoch = len(train_data) // batch_size

# 进行训练
for epoch in range(epochs):
    for step in range(steps_per_epoch):
        # 从数据集中获取当前批量的数据和标签
        batch_data = train_data[step * batch_size : (step + 1) * batch_size]
        batch_labels = train_labels[step * batch_size : (step + 1) * batch_size]
        
        # 计算梯度
        with tf.GradientTape() as tape:
            logits = model(batch_data)
            loss_value = loss_fn(batch_labels, logits)
        
        # 更新模型参数
        grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据你的具体情况进行调整和优化。