slim.learning.train（TensorFlow、TF-Slim）用の2つの訓練操作

Question

いくつかのアーキテクチャでは、2つ以上の訓練操作が必要です（たとえば、GANではジェネレータとディスクリミネータを訓練する必要があります）。 TF-Slimトレーニング機能を使って、どのように達成できますか？限り、私はslim.learning.trainを見ることができる限り、唯一の訓練を取る。

Answer 1

slim.learning.create_train_opによって作成された訓練操作を合計することができます。 train_opは単なるテンソルであり、評価するとパラメータを更新して損失を返します。 2つのトレーニング操作を追加すると、両方が評価されます（並行して）。

Answer 2

slim.learning.train()を実行すると本体機能であるtrain_step_fnを上書きすることができます。例えば

、あなたは、train_op1とtrain_op2を持っているtrain_ops = [train_op1, train_op2]を設定し、あなたが次のことを試すことができたとします

def train_step_fn(session, train_ops, global_step, train_step_kwargs): 
    session.run(train_ops[0], ...) 
    session.run(train_ops[1], ...) 
    ... 

slim.learning.train(train_step_fn=train_step_fn, ...)