【发布时间】：2018-05-25 01:01:38
【问题描述】：
假设我正在优化 Ax = b，其中 A 是矩阵，x,b 是向量。 我的问题-是否可以仅在 A 的子集上对其进行优化？具体来说，一块 A. 换句话说，我想保持 A 中的参数子集不变。 在 TensorFlow 中可以吗？
我考虑过使用 tf.silce()，但它创建了一个新的变量引用
谢谢！
【问题讨论】：
【发布时间】：2018-05-25 01:01:38
【问题描述】：
除非我误解了您的问题（或者缺少上下文），否则只需使用 tf.Variable() 定义您想要优化的 A 部分，并定义您不使用 tf.Constant() 的部分。
【讨论】：
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假设我想优化一个 64x64 图像的补丁（不是角落）。应该怎么做？我可以连接常量和变量吗？
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是的。 Tensorflow 只会根据您的损失来区分图表中的变量。制作一个由常量和变量组成的自定义 64 x 64 张量。
您可以使用优化器的tf.stop_gradient 或var_list 参数。
更多详情请查看此答案：https://stackoverflow.com/a/34478044/4554460
【讨论】：