在张量流中为张量子集停止梯度

Question

我有一个已经设置的张量流图，输入变量（x = tf.Variable（））和结果误差项（err）。我希望能够更新x中的一部分元素。

一种方法是使用tf.stop_gradient（），但是这将需要重新从头开始重新构建图形应用停止梯度运算符。他们是否可以做到这一点，而无需重新构建图表。

Answer 1

如果无法重建图形，解决方案可能是在更新之前保存x的值，然后再保存到tf.assign，这些值将返回到您要保留的要素x。