我有一个损失张量 L 的 TensorFlow 计算图，它取决于 2 个 tf.Variables、A 和 B。
我想在保持 B 固定的同时在变量 A 上运行梯度上升（A+=L 与 A 的梯度），反之亦然 - 在 B 上运行梯度上升（B+=L 与 B 的梯度），同时保持 A 固定。我该怎么做呢？
tf.stop_gradient(tensor)可能就是您正在寻找的。出于梯度计算目的，张量将被视为常数。您可以将不同部分视为常数来创建两个损失。
另一种选择（通常更好）是创建 2 个优化器，但仅显式优化变量子集，例如
train_a = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss_a, var_list=[A])
train_b = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss_b, var_list=[B])
并且您可以在更新时在它们之间进行迭代。
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