Y_est = tf.matmul(W, C)
loss = tf.reduce_sum((data - Y_est) ** 2)
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(0.001)
train_W = optimizer.minimize(loss, var_list=[W])
train_C = optimizer.minimize(loss, var_list=[C])
«заморозить» некоторые переменные/области в тензорном потоке: stop_gradient vs проходящие переменные для минимизации