在有些机器学习程序中我们想要指定某些操作执行的依赖关系,这时我们可以使用tf.control_dependencies()来实现。
tf.control_dependencies(control_inputs)
作用: 用来控制计算流图的,也就是给图中的某些计算指定顺序。有的时候我们想要指定某些操作执行的依赖关系,比如想要让参数先更新,然后再获取参数更新的值等。
返回: 会返回一个控制依赖的上下文管理器,使用了with关键字就可以让在这个上下文环境中的操作都在control_inputs 执行
理解意思:代表当括号里面的参数执行完毕再执行with里面的语句
训练模型时有可能每步训练需要按先后顺序执行3种操作,比如:
with g.control_dependencies([a, b, c]):
# `d` and `e` will only run after `a`, `b`, and `c` have executed.
d = ...
e = ...
d、e的操作会在a、b、c的操作执行完之后再执行。