补充知识：日常填坑之keras.backend.ctc_batch_cost参数问题

Keras里的UpSampling2D层不是中的双线性内插，而是简单的重复图像。这点和pytorch不一样，pytorch默认使用的是双线性内插。

You can wrap the loss function as a inner function and pass your input tensor to it (as commonly done when passing additional arguments to the loss function).

这是keras.backend.function()的源码。其中函数定义开头的注释就是官方文档对该函数的解释。

由于Keras是一种建立在已有深度学习框架上的二次框架，其使用起来非常方便，其后端实现有两种方法，theano和tensorflow。由于自己平时用tensorflow，所以选择后端用tensorflow的Keras，代码写起来更加方便。...

问题：网上下载了resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5，更改了Resnet50后，由于所有层均参加训练，导致训练速度慢。实际上只需要训练最后3层，前面的层都不需要训练。...

其中loss为自定义函数，使用字典{‘ctc’: lambda y_true, output: output}

Keras提供了两套后端，Theano和Tensorflow，不同的后端使用时维度顺序dim_ordering会有冲突。

keepdims: 布尔值，是否保留原尺寸。 如果 keepdims 为 False，则张量的秩减 1。 如果 keepdims 为 True，缩小的维度保留为长度 1。

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...