first_train_vars = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES,
    'scope/prefix/for/first/vars')
first_train_op = optimizer.minimize(cost, var_list=first_train_vars)
second_train_vars = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES,
    'scope/prefix/for/second/vars')
second_train_op = optimizer.minimize(cost, var_list=second_train_vars)
«заморозить» некоторые переменные/области в тензорном потоке: stop_gradient vs проходящие переменные для минимизации