tf.control_dependencies()作用及用法

本文深入解析了tf.control_dependencies()函数的作用及用法,通过具体示例展示了如何利用该函数设置TensorFlow操作之间的依赖关系,这对于理解并优化深度学习模型的训练流程至关重要。

tf.control_dependencies()作用及用法:control_dependencies(control_inputs)返回一个控制依赖的上下文管理器,指定某些操作执行的依赖关系,使用with关键字可以让在这个上下文环境中的操作都在control_inputs 执行(把这些操作放在control_inputs列表里就好了)。
注意:
控制依赖只对那些在上下文环境中建立的操作有效,仅仅在context中使用一个操作或张量是没用的
在这里插入图片描述例子:
在训练模型时我们每步训练可能要执行两种操作,op a, b 这时我们就可以使用如下代码:
在这里插入图片描述在这样简单的要求下,可以将上面代码替换为:
在这里插入图片描述

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