在Tensor Flow中优化张量的子集

Question

我有一个自由变量（tf.variable）x，我希望最小化关于张量x的子集的误差项（例如，仅针对2D张量的第一行最小化误差）。

一种方法是计算梯度，并将张量的不相关部分的梯度更改为零，并应用渐变。他们是另一种方式吗？

Answer 1

您可以使用mask和tf.stop_gradient来有选择地使变量不可训练：tf.stop_gradient(mask*x)。矩阵mask 1中的值应表示应用渐变的部分，否则应为0。