在深度学习领域，Keras 和 TensorFlow 是常用的框架，它们可以协同工作以构建和优化复杂的神经网络模型。在混编Keras与TensorFlow时，有时会遇到`trainable=False`设置无效的问题，这会导致预训练模型的权重在后续训练过程中被意外更新。本文将详细解析这个问题并提供解决方案。
`trainable`属性是Keras中用于控制模型层或模型整体是否参与训练的关键设置。当`trainable=False`时，理论上模型的权重不应在训练过程中发生变化。然而，在Keras与TensorFlow混编的情况下，特别是使用TensorFlow的优化器时，可能会遇到该属性不起作用的情况。这是因为TensorFlow的优化器默认会针对所有`tf.trainable_variables()`进行权值更新，而这些变量可能包括了设置为非训练状态的Keras层。
在问题描述中，用户尝试将预训练的VGG16模型（一个不包含顶部分类层的版本）添加一个全连接层，并希望通过TensorFlow进行模型优化。然而，即使设置了VGG16模型的`trainable=False`，优化器依然对VGG16的权重进行了更新。
要解决这个问题，我们需要理解Keras和TensorFlow之间的权重管理机制，并确保优化器仅更新新添加层的权重。以下是一种可能的解决方案：
1. **分离Keras层和TensorFlow变量**：
确保Keras模型和TensorFlow变量分开管理。可以使用`tf.stop_gradient`函数阻止TensorFlow的优化器对预训练模型的权重进行梯度计算，从而避免更新。
```python
from keras.models import Model
# 将预训练模型设为不可训练
base_model.trainable = False
# 添加全连接层
x = base_model.output
x = layers.Flatten()(x)
x = layers.Dense(1024, activation='relu')(x)
new_output = layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
# 创建新的Keras模型
custom_model = Model(inputs=base_model.input, outputs=new_output)
# 获取预训练模型的输出，阻止梯度传播
frozen_vgg16_output = tf.stop_gradient(base_model.output)
# 定义TensorFlow优化器
optimizer = tf.train.AdamOptimizer()
# 定义新的损失函数和训练操作
loss = tf.losses.categorical_crossentropy
train_op = optimizer.minimize(loss, var_list=[var for var in tf.trainable_variables() if var.name.startswith('dense_')]) # 只优化新增层的变量
```
2. **利用tf.trainable_variables筛选变量**：
在创建训练操作时，可以手动筛选出需要更新的变量。上述代码示例中，我们通过`var_list`参数仅选择了以'dense_'开头的变量，即新添加的全连接层的权重。
3. **使用Keras的自定义训练循环**：
如果你仍想使用Keras的训练流程，可以创建自定义训练循环，确保在反向传播过程中不更新预训练模型的权重。这可以通过在`fit`方法中使用`callbacks`实现，如`LearningRateScheduler`或自定义回调函数。
解决Keras与TensorFlow混编中`trainable=False`设置无效的问题，关键在于正确地管理和控制权重更新过程，确保优化器仅针对期望更新的变量进行操作。理解这两者的集成方式和变量管理机制是避免此类问题的关键。通过上述方法，你可以成功地保留预训练模型的权重，并只对新添加的部分进行训练。
