如何使张量流操作不可训练

Question

我正在使用 Tensorflow Core（无 API 纯 Tensorflow）构建一个堆叠卷积自动编码器。我想在编码器和解码器之间添加不可训练的层。有谁知道如何在张量流图中添加不可训练的层。附上张量板图形图片，蓝色标记框中出现的操作是我想要使其不可训练的操作，或者可以说我不想对它们进行梯度计算。 TF 版本：1.15 我已经尝试过 tf.stop_gradient() 方法，但是这种方法阻止了它之前的所有输入的贡献。 Tensorboard Graph

Answer 1

你有两个选择：

• 当您使用tf.Variable 或tf.get_variable 定义权重变量时，传递trainable=False。这将停止将变量添加到可训练变量集合（可通过 tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES) 访问），默认情况下，该变量将用作优化器训练的变量列表。
• 当您使用minimize 或compute_gradients 定义优化步骤时，传递带有您要训练的变量列表的var_list 参数。然后，优化器将忽略可训练变量集合，只会影响列出的变量。