Tensorflow自定义模型权重不会随着每个时期的变化而更新

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。在TensorFlow中，模型的权重是通过训练过程中的优化算法来更新的。然而，如果自定义模型的权重不会随着每个时期的变化而更新，可能是由于以下几个原因：

1. 代码错误：首先，需要检查自定义模型的代码是否正确实现了权重的更新逻辑。确保在每个时期结束后，通过优化算法（如梯度下降）更新模型的权重。
2. 数据问题：其次，检查输入数据是否正确。如果输入数据没有变化，模型的权重也不会随着每个时期的变化而更新。确保在每个时期使用不同的训练数据来更新模型。
3. 学习率设置：学习率是优化算法中的一个重要参数，它控制着权重更新的步长。如果学习率设置得过小，模型的权重更新可能会非常缓慢甚至停滞不前。建议尝试调整学习率的大小，以确保权重能够适当地更新。
4. 损失函数选择：损失函数是用来衡量模型预测结果与真实值之间的差异的函数。如果选择的损失函数不适合当前的问题，模型的权重可能无法得到有效的更新。建议根据具体问题选择合适的损失函数。

总结起来，如果TensorFlow自定义模型的权重不会随着每个时期的变化而更新，需要检查代码实现、数据输入、学习率设置和损失函数选择等方面的问题。如果问题仍然存在，可以进一步查阅TensorFlow官方文档或寻求相关社区的帮助来解决。