トレーニング中に事前トレーニング済みの単語埋め込みマトリックスを更新したい場合、単語埋め込みマトリックスのサブセットのみを更新する方法はありますか?
Tensorflow API ページを調べたところ、次のことがわかりました。
# Create an optimizer.
opt = GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)
# Compute the gradients for a list of variables.
grads_and_vars = opt.compute_gradients(loss, <list of variables>)
# grads_and_vars is a list of tuples (gradient, variable). Do whatever you
# need to the 'gradient' part, for example cap them, etc.
capped_grads_and_vars = [(MyCapper(gv[0]), gv[1])) for gv in grads_and_vars]
# Ask the optimizer to apply the capped gradients.
opt.apply_gradients(capped_grads_and_vars)
ただし、それを単語埋め込みマトリックスに適用するにはどうすればよいですか。私がそうするとします：
word_emb = tf.Variable(0.2 * tf.random_uniform([syn0.shape[0],s['es']], minval=-1.0, maxval=1.0, dtype=tf.float32),name='word_emb',trainable=False)
gather_emb = tf.gather(word_emb,indices) #assuming that I pass some indices as placeholder through feed_dict
opt = tf.train.AdamOptimizer(1e-4)
grad = opt.compute_gradients(loss,gather_emb)
元の埋め込み行列を使用opt.apply_gradientsして更新するにはどうすればよいですか? (また、 の 2 番目の引数がでないtf.scatter_update場合、tensorflow はエラーをスローします)compute_gradienttf.Variable