无法在Tensorflow v2中创建不可训练的变量

在TensorFlow v2中，可以使用tf.Variable()来创建可训练的变量。默认情况下，所有通过tf.Variable()创建的变量都是可训练的，即会参与梯度的计算和优化过程。然而，有时候我们可能需要创建不可训练的变量，即在模型的训练过程中不更新其值。

在TensorFlow v2中，可以通过将trainable参数设置为False来创建不可训练的变量。例如：

import tensorflow as tf

# 创建不可训练的变量
non_trainable_var = tf.Variable(0.0, trainable=False)

# 打印变量是否可训练
print(non_trainable_var.trainable)  # False

创建不可训练的变量可以在以下场景中使用：

• 模型中的常量参数：有些参数在训练过程中不需要更新，例如学习率衰减的全局步数。
• 保存模型时的参数：在保存和加载模型时，可以将不可训练的变量排除在外，只保存可训练的变量，以减小模型文件的大小。

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