Tensorflow 2.0 - 如何创建作为两个矩阵乘积的可训练变量？

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如何解决Tensorflow 2.0 - 如何创建作为两个矩阵乘积的可训练变量？？

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我想创建一个密集层，但不是 XW = Y，而是 X(WC)=Y，其中 W 是可训练的权重，C 是与 W 形状相同的常量变量。我已经尝试创建我自己的自定义 Dense 层，但似乎任何时候我将可训练变量与常数相乘，它不再被视为可训练的。感谢任何建议/建议！

我目前的方法：

class MaskedDense(DensE):
    #Dense layer defined here:
    #https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/v2.4.0/tensorflow/python/keras/layers/core.py#L1081-L1247
    def __init__(self,units,mask_weight,*args,**kwargs):
        super(MaskedDense,self).__init__(units,**kwargs)        
        self.mask_weight = mask_weight
    
    
    def build(self,input_shapE):
        super(MaskedDense,self).build(input_shapE)
        self._underlying_kernel = self.kernel
        self.kernel_mask = tf.Variable(initial_value=self.mask_weight,Trainable=false,name='kernelmask',dtype='float32')
        self._non_Trainable_weights.append(self.kernel_mask)
        self.kernel = tf.math.multiply(self._underlying_kernel,self.kernel_mask)

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

大佬总结

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