Этот вопрос был мотивирован этим вопросом: https://github.com/tensorflow/probability/issues/887.
Какие свойства или функции можно изменить после создания, компиляции, подбора, оценки и прогнозирования модели?
Например, предположим, что я строю модель со слоями Dense (возможно, используя функциональный API), свойства или функции слоев Dense этой модели или свойства самого объекта Model после compile был вызван, может быть изменен, и какие свойства (или функции) не могут быть изменены?
Под капотом код может сначала быть скомпилирован в вычислительный граф, поэтому я думаю, что некоторые свойства не могут быть изменены после определенных шагов.
Как насчет того, чтобы создать модель (и, может быть, мы ее еще не скомпилировали)? Как насчет того, чтобы позвонить fit, evaluate или predict?
Я думаю, что переменные слоев (т.е. созданные с помощью add_weight) могут быть изменены (даже если они не обучаемы) во время создания модели, но я не уверен.
Более того Если я не могу изменить определенное свойство, каковы альтернативы? Например, вы предлагаете использовать какой-либо низкоуровневый API TensorFlow? Если да, можете ли вы быть более конкретным и привести примеры?
Я ищу ответ, который дает хороший обзор, потому что мне часто трудно понять, что можно изменить или нет после выполнения определенных операций в TensorFlow.