我想在Tensorflow中部分微调一个预训练的深度神经网络（即，加载所有层的权重，但只更新高级层上的权重）。

Tensorflow中有没有一种方法可以选择应该更改的变量和应该保持不变的变量？

提前感谢！

回答：

当你创建一个优化器（例如 tf.train.AdagradOptimizer）来训练你的模型时，你可以向 Optimizer.minimize() 方法传递一个明确的 var_list=[...] 参数。（如果你不指定这个列表，它将默认包含 tf.trainable_variables() 中的所有变量。）

例如，根据你的模型，你可以使用变量的名称来定义要优化的变量列表：

# 假设所有要微调的变量名称都以 "layer17/" 开头。
opt_vars = [v for v in tf.trainable_variables() if v.name.startswith("layer17/")]
train_op = optimizer.minimize(loss, var_list=opt_vars)