tensorflow - Tensorflow：在一个网络中训练两个网络

我在 Tensorflow 中遇到以下问题：我构建了一个具有以下层大小的网络：

input_0 = 100
input_1 = 1000
output = 10

整个网络看起来像：

[input_0, 300, 500, input_1, 800, 400, output]

现在我将数据输入input_0并在之后运行优化步骤。在这里，我想直接使用整个网络。但在这样做之后，我还希望能够将一些数据输入input_1并运行一个优化步骤，该步骤向后运行，但只到input_1层。这甚至可能吗？我的意思是应该有办法做到这一点。

简而言之：当它们都是同一个图的一部分时，如何相互独立地训练网络[input_0,...,output]和]？[input_1,...,output

我试图在 Tensorflow 中实现它，结果导致了很多错误。我还尝试将网络分成两个网络。但是我不知道如何正确连接它们。

有什么建议吗？

标签： tensorflow

优化器接受一个var_list参数，它只允许你更新一些权重。

请参阅GradientDescentOptimizer 此处的文档。