如何在TensorFlow中为不同的层或变量设置不同的学习率？

import tensorflow as tf

# 定义全局学习率
global_learning_rate = 0.001

# 定义损失函数和变量
loss = ...
var1 = ...
var2 = ...

# 定义优化器
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=global_learning_rate)

# 使用变量作用域创建不同的范围
with tf.variable_scope("layer1"):
    # 设置层1的学习率为全局学习率的2倍
    learning_rate_layer1 = 2 * global_learning_rate
    
    # 创建层1的变量
    var3 = ...
    
    # 使用不同的学习率进行优化
    grads_and_vars_layer1 = optimizer.compute_gradients(loss, var_list=[var1, var3])
    train_op_layer1 = optimizer.apply_gradients(grads_and_vars_layer1, global_step=global_step)

with tf.variable_scope("layer2"):
    # 设置层2的学习率为全局学习率的0.5倍
    learning_rate_layer2 = 0.5 * global_learning_rate
    
    # 创建层2的变量
    var4 = ...
    
    # 使用不同的学习率进行优化
    grads_and_vars_layer2 = optimizer.compute_gradients(loss, var_list=[var2, var4])
    train_op_layer2 = optimizer.apply_gradients(grads_and_vars_layer2, global_step=global_step)

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