在深度学习中，迁移学习经常被使用，在大数据集上预训练的模型迁移到特定的任务，往往需要保持模型参数不变，而微调与任务相关的模型层。

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本文主要介绍，使用tensorflow部分更新模型参数的方法。

1. 根据Variable scope剔除需要固定参数的变量

def get_variable_via_scope(scope_lst):
  vars = []
  for sc in scope_lst:
    sc_variable = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES,scope=scope)
    vars.extend(sc_variable)
  return vars
 
trainable_vars = tf.trainable_variables()
no_change_scope = ['your_unchange_scope_name']
 
no_change_vars = get_variable_via_scope(no_change_scope)
 
for v in no_change_vars:
  trainable_vars.remove(v)
 
grads, _ = tf.gradients(loss, trainable_vars)
 
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(lr)
 
train_op = optimizer.apply_gradient(zip(grads, trainable_vars), global_step=global_step)

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新闻名称：Tensorflow实现部分参数梯度更新操作-创新互联
标题链接：http://tyjierui.cn/article/dpgsdg.html