slim.learning.train的两个训练操作（TensorFlow，TF-Slim）

Question

某些架构需要两个或更多训练操作（例如，在GAN中，您需要训练生成器和鉴别器）。如何通过TF-Slim培训功能实现这一目标？据我所知，slim.learning.train只需要一次训练。

Answer 1

您可以将slim.learning.create_train_op创建的训练操作加起来。 train_op只是一个张量，它将在评估时更新参数并返回损失。如果添加两个训练操作，将同时评估它们（并行）。

Answer 2

您可以覆盖train_step_fn，这是运行slim.learning.train()时的主体功能。

例如，假设您有train_op1和train_op2，设置train_ops = [train_op1, train_op2]，然后您可以尝试以下操作：

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, ...)