TensorFlow - 如何最小化一个变量的函数？

Question

另一位研究人员为我提供了一个经过全面训练的模型，该模型将输入作为占位符。将其视为函数f(x)，我想找到x 以最小化我的距离度量（损失函数）dist(x, f(x))。这可能类似于两点之间的欧几里得距离。

我尝试使用 TensorFlow 的内置优化器函数。问题是tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(loss, var_list[input_placeholder]) 失败，抱怨input_placeholder 不是受支持的类型。因此，我无法为我的输入获取渐变。

当必须以这种方式指定输入时，如何在 TensorFlow 中优化函数？不幸的是，这些占位符没有首先通过Variable，我必须将该模型视为一个黑盒子。

Answer 1

使用this question 中详述的 Keras 函数式 API，我创建了一个没有偏差的密集层，位于给出的模型之前。将其输入保持为常量全 1 向量，我仅使用密集层中的 Variable 优化连接模型，将最优向量作为该层的输出。

所有 TensorFlow Optimizer 子类都允许您使用 minimize，而只修改一组特定的 Variables，这是我从 Keras 中非常简单地得到的。