图像风格转换代码中，如何指定单个网络进行参数更新

来源：6-8 图像风格转换计算图构建与损失函数计算

慕仙8179509

2018-11-07

请问图像风格转换的代码中是如何设置vgg_for_content.build、vgg_for_style.build网络参数不变，只有vgg_for_result.build参与优化的?
result一开始作为网络输入，参与优化并作为结果输出，是通过‘‘ result_val = result.eval(sess)[0]’’ 这一行代码实现的吗？‘’tf.train.AdamOptimizer‘’会对网络输入进行修改吗？

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1回答

正十七

2018-11-12

在课程的代码实现中，网络参数是以常量载入进来的，所以不会改变。当然还有另一种方法，就是仍然是以变量载入，但是指定它不参与训练，https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers/conv2d 中的trainable参数就是起这个作用的，这点在fine-tune一节中也会讲解。

在代码中，result.eval是获取result这个变量中的值，并非进行训练。进行训练是在sess.run的那一行中，对train_op调用一次sess.run就是训练一次。

AdamOptimizer会对所有参与训练的变量进行更改，在代码中，就是result那个变量。

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