声明： 翻译tensorflow官方文档并进行了总结 ...tf.control_dependencies是tensorflow中的一个flow顺序控制机制，作用有二：插入依赖（dependencies）和清空依赖（依赖是op或tensor）。常见的tf.con...
”tf.control_dependencies“ 的搜索结果
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，这时可以使用tf.control_dependencies(control_inputs)来实现。该函数返回一个控制依赖的上下文管理器，使用with关键字可以让在这个上下文环境中的...
更高级别的抽象，tf.layers.batch_normalization：TensorFlow负责训练和推理的规范化，并通过tf.control_dependencies（）和tf.GraphKeys.UPDATE_OPS控制依赖项。 较低的级别，tf.nn.batch_normalization：明确...
示例程序1： ...a = tf.Variable(initial_value=[1.], dtype=tf.float32) b = a + 3 update_a = tf.assign(a, b) init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init)
笔者最先使用时只是了解到了在tensorflow中tf.layers.batch_normalization这个函数，就在函数中直接将其使用，该函数中有一个参数为training，在训练阶段赋值True，在测试阶段赋值False。但是在训练完成后，出现了...
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。 control_dependencies(control_inputs)返回一个控制依赖的上下文管理器，使用with关键字可以让在这个...
最近在学习 tensorflow MNIST 程序时遇到了 tf.control_dependencies()，具体为： ...... variables_averages_op = variable_averages.apply(tf.trainable_variables()) # apply --vars--> average_op ...... # ...
我们在实现神经网络的时候经常会看到tf.control_dependencies的使用，但是这个函数究竟是什么作用，我们应该在什么情况下使用呢？今天我们就来一探究竟。 理解 其实从字面上看，control_dependencies 是控制依赖的...
import tensorflow as tf a_1 = tf.Variable(1) b_1 = tf.Variable(2) update_op1 = tf.assign(a_1, 10) add = tf.add(a_1, b_1) a_2 = tf.Variable(1) b_2 = tf.Variable(2) update_op2 = tf.assign(a_2, 10) wit....
tf.control_dependencies(control_inputs): control_dependencies(control_inputs) ARGS： control_inputs：在运行上下文中定义的操作之前必须执行或计算的 Operation 列表或 Tensor 对象.也可以是不清除控件...
tf.control_dependencies()代表当括号里面的参数执行完毕再执行with里面的语句，一般都会与with共用 withtf.control_dependencies(a): 之后再执行的语句 如果是多个参数就是 withtf.control_dependencies([a,b]...
tf.control_dependencies()设计是用来控制计算流图的，给图中的某些计算指定顺序。比如：我们想要获取参数更新后的值，那么我们可以这么组织我们的代码。 opt = tf.train.Optimizer().minize(loss) with tf...
1. tf.assign() tf.assign(ref, value, validate_shape=True, use_locking=None, name=None) 功能：将 value 赋值给 ref，即 ref = value 参数解释： ☛ ref：变量 ☛ value：值 ☛ validate_shape：默认 True，值 ...
我们在实现神经网络的时候经常会看到tf.control_dependencies的使用，但是这个函数究竟是什么作用，我们应该在什么情况下使用呢？今天我们就来一探究竟。 理解 其实从字面上看，control_dependencies 是控制依赖...
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。 control_dependencies(control_inputs)返回一个控制依赖的上下文管理器，使用with关键字可以让在这...
本文出自【我是干勾鱼的博客】 Ingredient： Python：Python 3.6.6(Python Downloads) ...tf.control_dependencies()函数是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...
tf.control_dependencies 最近看到有些TensorFlow的代码中使用到了tf.control_dependencies、tf.identity操作，在Stack Overflow上看到一个很好的解释，原地址：...
最近在stackoverflow上看到一个问题，链接是In TensorFlow, what is tf.identity used for?。最高票的答案贴了两段代码，说明了使用tf.identity后，才会得到累加的效果，但并未解释其中原因，这篇文章做一些解释，有...
tf.control_dependencies(control_inputs) 此函数指定某些操作执行的依赖关系，返回一个控制依赖的上下文管理器，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 with tf.control_...
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。 control_dependencies(control_inputs)返回一个控制依赖的上下文管理器，使用with关键字可以让在这...
笔者最先使用时只是了解到了在tensorflow中tf.layers.batch_normalization这个函数，就在函数中直接将其使用，该函数中有一个参数为training，在训练阶段赋值True，在测试阶段赋值False。但是在训练完成后，出现了...
tf.control_dependencies()和tf.identity()
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