tensorflow 固定部分参数训练,只训练部分参数的实例

在 TensorFlow 中，我们可以使用以下方法来固定部分参数训练，只训练部分参数。

方法1：使用 tf.stop_gradient

我们可以使用 tf.stop_gradient 函数来固定部分参数，只训练部分参数。

import tensorflow as tf

# 定义模型
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([784, 100], stddev=0.1))
b1 = tf.Variable(tf.zeros([100]))
h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, W1) + b1)
W2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([100, 10], stddev=0.1))
b2 = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y_pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(h1, W2) + b2)

# 定义损失函数和优化器
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.log(y_pred), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy, var_list=[W2, b2])

# 固定部分参数
h1_stop = tf.stop_gradient(h1)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(1000):
        batch_xs, batch_ys = # 从数据集中读取一个批次的数据
        sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys})

在这个示例中，我们首先定义了一个简单的两层神经网络，并使用交叉熵作为损失函数，使用梯度下降优化器进行优化。在训练模型时，我们使用 var_list 参数来指定只训练 W2 和 b2 两个参数。同时，我们使用 tf.stop_gradient 函数来固定 h1 的梯度，只训练 W2 和 b2 两个参数。

方法2：使用 tf.trainable_variables

我们可以使用 tf.trainable_variables 函数来获取可训练的变量，并使用 tf.Variable.assign 函数来固定部分参数。

import tensorflow as tf

# 定义模型
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([784, 100], stddev=0.1))
b1 = tf.Variable(tf.zeros([100]))
h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, W1) + b1)
W2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([100, 10], stddev=0.1))
b2 = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y_pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(h1, W2) + b2)

# 定义损失函数和优化器
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.log(y_pred), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 固定部分参数
for var in tf.trainable_variables():
    if var.name == "W1:0" or var.name == "b1:0":
        var._trainable = False

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(1000):
        batch_xs, batch_ys = # 从数据集中读取一个批次的数据
        sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys})

在这个示例中，我们首先定义了一个简单的两层神经网络，并使用交叉熵作为损失函数，使用梯度下降优化器进行优化。在固定部分参数时，我们使用 tf.trainable_variables 函数获取可训练的变量，并使用 tf.Variable.assign 函数来固定 W1 和 b1 两个参数。在训练模型时，我们只训练 W2 和 b2 两个参数。