tf.identity()与tf.group()

最新推荐文章于 2024-03-29 20:12:21 发布

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本文介绍了TensorFlow中tf.identity()和tf.group()的作用及用法。通过具体代码示例展示了如何利用这两个函数将简单的赋值操作转换为依赖操作，这对于控制依赖关系和构建计算图至关重要。

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tf.identity()与tf.group()

1. tf.identity():

import tensorflow as tf
x = tf.Variable(0.0)
x_plus = tf.assign_add(x, 1)
with tf.control_dependencies([x_plus]):#只有当内部为操作时以来才会生效
    y = tf.identity(x)#将该语句变为操作
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as session:
    init.run()
    for i in range(5):
        print(y.eval())
    print(x.eval())#5

2.tf.group():

import tensorflow as tf
x = tf.Variable(0.0)
x_plus = tf.assign_add(x, 1)
with tf.control_dependencies([x_plus]):#只有当内部为操作时以来才会生效
    #y = tf.identity(x)#将该语句变为操作
    y = x
    update = tf.group(y)#将该语句变为操作
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as session:
    init.run()
    for i in range(5):
        session.run(update)
        print(y.eval())
    print(x.eval())#5

总结：tf.identity()和tf.group()均可将语句变为操作