我有一个使用固定权重矩阵的自定义keras层。我想知道如何使用带有tensorflow的keras API处理这个固定权重矩阵。特别是当K.constant提供更大的灵活性时，为什么还要使用self.add_weights(trainable=False)（例如，我可以将Layer.set_weights与后一种一起使用）。
具体来说，在构建方法中，我可以执行以下操作：
class CustomLayer(Layer):
...
def build(self, input_shape):
self.fixed_tensor = K.constant(self.my_fixed_tensor)
self.built = True
要么
class CustomLayer(Layer):
...
def build(self, input_shape):
self.fixed_tensor = self.add_weight(
shape=self.my_fixed_tensor.shape,
initializer=lambda shape, dtype: self.my_fixed_tensor,
trainable=False
)
self.built = True
两种解决方案都有效，我想知道它们在后端的处理方式是否不同。
参考方案
K.constant只是与tf.constant类似的Keras，它只是创建一个常数值张量。它是一个较低层的构造，就像您说的那样，它仅对永远不变的值有用。在大多数情况下，不必显式调用此函数，因为执行2 * my_tensor这样的操作会将2转换为常量
自动为您提供正确类型的张量。但是，在某些情况下，您可能更喜欢显式调用它，例如，如果您有一个常量数组，并且只希望一个张量表示它们（而不是将它们反复转换为新的常量张量）。
add_weight是用于图层的方法，它会创建一个TensorFlow变量，表示该图层中的某些可变值。权重是一个高级概念，与分层模型有关。如您所指出的，可以动态更改权重（可训练与否）。
从理论上讲，您可能在模型中绝对没有常量，而将所有常量替换为权重。但是，它通常不太实用，因为至少需要在1.x中初始化变量，不能像常量一样优化变量的使用，而且如果您从不更改变量，则开销不会给您带来任何好处。
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