tf.train.AdamOptimizer优化时如何排除一些与训练好的模型

TensorFlow的AdamOptimizer（自适应矩估计）是一种常用的优化器，它会在训练过程中自动调整学习速率。然而，如果你想排除某些特定参数不参与训练，你可以利用`tf.trainable_variables()`来选择只对一部分可训练变量执行优化。

在创建AdamOptimizer时，通常会对所有可训练变量应用优化算法，如这样：

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate)
trainable_variables = tf.trainable_variables()
update_ops = optimizer.apply_gradients(zip(gradients, trainable_variables))

`gradients`是对每个可训练变量计算得到的梯度，`zip(gradients, trainable_variables)`将它们打包成一个元组列表，然后`apply_gradients`方法会基于这些梯度和变量进行更新。

如果你想要排除某个变量，只需从`trainable_variables`中移除那个变量，或者在`apply_gradients`调用时，针对这个变量提供一个`None`作为梯度。例如，假设你想不更新变量`var_to_exclude`：

# 假设grads_and_vars是一个包含了所有变量及其梯度的列表
filtered_grads_and_vars = [(grad, var) if var.name != 'var_to_exclude' else (grad, None) for grad, var in grads_and_vars]

update_ops = optimizer.apply_gradients(filtered_grads_and_vars)

这样，`var_to_exclude`将不会在每次迭代中被更新。