如何告诉tensorflow忽略某些计算？

在TensorFlow中，可以通过设置tf.stop_gradient()函数来告诉TensorFlow忽略某些计算。该函数可以应用于任何TensorFlow操作，用于指定某些操作的梯度不会被计算或传播。

具体使用方法如下：

1. 导入TensorFlow库：import tensorflow as tf
2. 定义需要忽略梯度的计算：x = tf.Variable(2.0)
3. 使用tf.stop_gradient()函数包裹需要忽略梯度的计算：y = tf.stop_gradient(tf.square(x))
4. 定义损失函数和优化器：loss = tf.square(y - 4)
5. 创建优化器并进行梯度下降：optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01) train_op = optimizer.minimize(loss)

在上述代码中，通过使用tf.stop_gradient()函数包裹了计算y的操作，告诉TensorFlow忽略对y的梯度计算。这样，在进行梯度下降优化时，只会计算到y的梯度，而不会计算到x的梯度。

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