如何让Keras TensorFlow混编中trainable=False设置有效？

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最近遇到一个问题，先描述一下：我有一个训练良好的模型（例如vgg16），想对其进行一些修改，比如添加一层全连接层，用于处理各种原因，但我只能使用TensorFlow来实现模型优化。

这是最近碰到一个问题，先描述下问题：

首先我有一个训练好的模型(例如vgg16)，我要对这个模型进行一些改变，例如添加一层全连接层，用于种种原因，我只能用TensorFlow来进行模型优化,tf的优化器，默认情况下对所有tf.trainable_variables()进行权值更新，问题就出在这，明明将vgg16的模型设置为trainable=False，但是tf的优化器仍然对vgg16做权值更新

以上就是问题描述，经过谷歌百度等等，终于找到了解决办法，下面我们一点一点的来复原整个问题。