如题，本人最近在做一个二值神经网络。在参数更新时遇到了问题。比如minimze()这个方法，他其实有两步。第一步是compute_gradients()，第二步是apply_gradients()。第一步是计算梯度，并返回一个元素为元组：（梯度，变量）的列表。我现在有两套权值：
1）原始权值：W
2）二值化权值：Wb
我先通过compute_gradients对Wb进行计算得到一个列表，那么我要怎样将得到的列表应用到我想更新的原始权值W上呢？如果直接apply_gradients()好像是对Wb进行更新。
我看了一下，好像还可以用：tf.contrib.layers.optimize_loss（）.
所以，有大佬知道怎么做吗？

楼主你解决这个问题了吗