我想了解trainable=False选项与tf.stop_gradient()之间的区别。如果我将trainable选项设为False，我的优化器是否不会考虑该变量进行训练？这个选项是否会使变量在整个训练过程中保持常量值？

回答：

trainable=False

在这里，变量值在整个训练过程中将保持不变。优化器不会考虑这个变量进行训练，也不会有梯度更新操作。

stop_gradient

在某些情况下，你可能希望计算某个操作相对于某些变量的梯度，同时保持其他几个变量不变；但对于其他操作，你可能需要使用这些变量来计算梯度。因此，在这种情况下，你不能使用trainable=False，因为你需要这些变量与其他操作一起进行训练。

stop_gradient对于操作非常有用；你可以有选择地优化一个操作，相对于选定的几个变量，同时保持其他变量不变。

y1 = tf.stop_gradient(W1x+b1)y2 = W2y1+b2cost = cost_function(y2, y)# 下面的操作不会优化相对于W1和b1的costtrain_op_w2_b2 = tf.train.MomentumOptimizer(0.001, 0.9).minimize(cost)W1 = tf.get_variable('w1', trainable=False)y1 = W1x+b1y2 = W2y1+b2cost = cost_function(y2, y)# 下面的操作不会优化相对于W1的costtrain_op = tf.train.MomentumOptimizer(0.001, 0.9).minimize(cost)