如果我想动态添加新的节点到我的张量流层，我该怎么办？
例如，如果我想在模型训练一段时间后将隐藏节点的数量从10更改为11。另外，假设我知道我希望权重进入和退出此节点/神经元的值。
我可以创建一个全新的图表，但是有不同/更好的方法吗？
答案 0 :(得分：4)
TensorFlow有很多优点，但动态图修改不是其中之一。
如果您真的希望能够动态更改图形，我建议您使用PyTorch（http://pytorch.org/）。虽然它比TensorFlow更新，但文档并不完整。
答案 1 :(得分：3)
最好不要创建一个全新的图形，而是最好创建一个图形，该图形最初具有比您需要的更多的神经元，并通过乘以具有1和0的不可训练变量来掩盖它。然后，您可以更改此掩码变量的值，以便有效地让新神经元第一次起作用。
答案 2 :(得分：1)
我们假设输出res时考虑到有10个隐藏层，让我们调用第10个隐藏层layer10。所以你要做的是
res = f(layer10)
其中f是一些在layer10上运行并返回结果张量的函数。
预先创建layer11作为layer10和res2上的某些操作，作为layer11的输出。
现在运行你只评估将在10层使用的res。如果要使用11层，请使用res2。如果您知道权重，则可以将其指定为tensor.assign(val).eval()