Ручной доступ и обновление обучаемых переменных из модели keras, когда включено активное выполнение
Как получить доступ к обновляемым переменным и обновить их при использовании активного выполнения и последовательной модели keras? Я вижу некоторый код в оптимизаторе tf, который, кажется, обрабатывает как режим графика, так и нетерпеливое выполнение, но мне очень трудно следовать. Я хотел бы узнать больше напрямую, как обновить обучаемые переменные вручную, чтобы я мог использовать свой собственный оптимизатор.
Примечание /FYI.... Когда я пытаюсь присвоить новое значение, используя знак "=" для вывода вызова model.variables, я получаю "TypeError: 'ResourceVariable' объект не поддерживает назначение элемента".
Я нашел ответ здесь на github, но он не сработал для меня.... бросает объект "AttributeError: 'tenorflow.python.framework.ops.EagerTensor" не имеет атрибута "назначить" "