关于stop_gradient和trainable的理解

两个方法的分别意义：

• stop_gradient参考资料

• 而trainable则是在初始化变量时，手动设置为True or Flase，意图为是否加入到trainable_variable中(计算梯度时的变量集合)。

两个方法都可以起到停止梯度更新的作用，但stop_gradient更加灵活一点，可以直接截断路径上的前面所有变量的梯度。