Tensorflow：可训练的变量掩蔽

【问题标题】：Tensorflow: Trainable Variable MaskingTensorflow：可训练的变量掩蔽
【发布时间】：2017-11-30 04:13:55
【问题描述】：

我正在研究一个卷积神经网络，它要求 a 内核权重的某些部分无法训练。 tf.nn.conv2d(x, W) 将可训练变量 W 作为权重。如何使 W 的某些元素无法训练？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

也许您可以拥有可训练的权重 W1、指示可训练变量位置的掩码 M，以及恒定/不可训练的权重矩阵 W2，然后使用

W = tf.multiply(W1, tf.cast(M, dtype=W1.dtype)) + tf.multiply(W2, tf.cast(tf.logical_not(M), dtype=W2.dtype))

【讨论】：