Tensorflowで訓練不可能な変数を作成する方法は？

Question

変数がtf.trainable_variables()に含まれないように、tf.Variableを訓練不可能と指定するパラメータが存在しますか？

Answer 1

あなたはdefinitionの "非トレーニング可能" などの変数をマークすることができます：リンクドキュメントから

v = tf.Variable(tf.zeros([1]), trainable=False) 

（年頃TensorFlow v0.11）：トレーニング可能

：Trueの場合、デフォルトでは、 GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLESに変数を追加します。このコレクションは、オプティマイザクラスで使用するデフォルトの変数リストとして使用されます。

tf.get_variable([v])などのAPIを使用してこの条件を変更する方法もあります。あなたは2つの異なる方法で非トレーニング可能な変数を作成することができます

Answer 2

：

• tf.Variable(a, trainable=False)
• tf.get_variable("a", a, trainable=False)

そうでない場合は非トレーニング可能とするトレーニング可能で変数を変更する簡単な方法はありません。また、変数が訓練可能かどうかをチェックする簡単な方法はありません（変数の名前がtf.trainable_variables()

のリストにあるかどうかを確認する必要があります）