`control_flow_ops.with dependencies` 对张量流意味着什么？答案

【问题标题】：what does `control_flow_ops.with_dependencies` mean for tensoflow?`control_flow_ops.with dependencies` 对张量流意味着什么？
【发布时间】：2017-08-20 23:24:18
【问题描述】：

我正在阅读tensorflow模型的代码： https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/train_image_classifier.py

我对这段代码很困惑：

train_tensor = control_flow_ops.with_dependencies([update_op], total_loss,
                                                  name='train_op')

control_flow_ops.with_dependencies 是什么意思？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow computer-vision deep-learning conv-neural-network

【解决方案1】：

该函数有两个参数control_flow_ops.with_dependencies(dependencies, output_tensor)。第二个参数output_tensor，在您的情况下是total_loss，仅在评估dependencies 中的所有操作之后评估。顾名思义，output_tensor 依赖于正确评估的依赖关系。此函数强制执行此行为。

Dependencies 是一个可迭代的操作，在你的例子中是一个列表中的单个 update_op。

【讨论】：

谢谢@vega。另一个问题：train_tensor 和 total_loss 是同一个张量吗？
是的，该函数指定：“仅在dependencies 之后生成output_tensor 的内容......返回与output_tensor 相同。”

【解决方案2】：

首先with_dependencies 是deprecated，改用tf.control_dependencies。

至于它的作用，它只有在计算依赖关系之后才会产生一些值的输出。我通常用它来断言一些值。例如：

assert_op = tf.Assert(tf.less_equal(tf.reduce_max(x), 1.), [x]) # max(x) <= 1
with tf.control_dependencies([assert_op]):
    x= tf.identity(x)

【讨论】：