tf.control_dependencies([])函数含义及使用

2019.02.23 14:01:14字数 60阅读 420

tf.control_dependencies([controls_input])

该函数是指定某些操作的依赖关系，例如：

with tf.control_dependencies([a,b]):

     c

     d

表示c和d的执行都要在a和b环境的条件下

with tf.control_dependecies([train_step,ema_op])

    train_op=tf.no_op(name='train')

tf.no_op()表示执行完train_step,ema_op后无操作。
参考博客

转自：https://www.jianshu.com/p/1938a958d986

deep_learning_Function_tf.control_dependencies([])的更多相关文章

  1. 深度学习原理与框架-图像补全(原理与代码) 1.tf.nn.moments(求平均值和标准差) 2.tf.control_dependencies(先执行内部操作) 3.tf.cond(判别执行前或后函数) 4.tf.nn.atrous_conv2d 5.tf.nn.conv2d_transpose(反卷积) 7.tf.train.get_checkpoint_state(判断sess是否存在

    1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的fe ...

  2. tensorflow笔记4：函数：tf.assign()、tf.assign_add()、tf.identity()、tf.control_dependencies()

    函数原型: tf.assign(ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=None)   Defined in tensorflo ...

  3. TensorFlow函数（八）tf.control_dependencies()

    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 ...

  4. tf.control_dependencies

    tf.control_dependencies()是用来控制计算流图的,给图中的某些节点指定计算的顺序. 原型: tf.control_dependencies(self, control_input ...

  5. deep_learning_Function_tf.train.ExponentialMovingAverage()滑动平均

    近来看batch normalization的代码时,遇到tf.train.ExponentialMovingAverage()函数,特此记录. tf.train.ExponentialMovingA ...

  6. tensorflow中的batch_norm以及tf.control_dependencies和tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的探究

    https://blog.csdn.net/huitailangyz/article/details/85015611#

  7. deep_learning_Function_tf.argmax()解析

    tf.argmax(input,axis)根据axis取值的不同返回每行或者每列最大值的索引. 这个很好理解,只是tf.argmax()的参数让人有些迷惑,比如,tf.argmax(array, 1) ...

  8. deep_learning_Function_tf.equal(tf.argmax(y, 1),tf.argmax(y_, 1))用法

    [Tensorflow] tf.equal(tf.argmax(y, 1),tf.argmax(y_, 1))用法 作用:输出正确的预测结果利用tf.argmax()按行求出真实值y_.预测值y最大值 ...

  9. deep_learning_Function_tf.identity()

    这两天看batch normalization的代码时,学到滑动平均窗口函数ExponentialMovingAverage时,碰到一个函数tf.identity()函数,特此记录. tf.ident ...

随机推荐

  1. maven 打jar包和war包

     (       最简单的:修改pom.xml文件:                        <packaging>war</packaging>(如果是jar,则是&l ...

  2. C# List方法中存储的问题

    遇到一个bug,抓耳挠塞好久都没有解决,有必要记录一下. 现在我使用了一个多维list. IList<IList<int>> list = new List<IList& ...

  3. axios在Vue中的简单应用（一）

    1.安装axios: npm install --save axios vue-axios 2.安装qs: qs.stringify(data)可以解决data数据格式问题 npm install - ...

  4. ES5与ES6常用语法教程之 ③模板字符串、判断字符串是否包含其它字符串

    这部分教程我们主要讲解以下几个常用语法 模板字符串 带标签的模板字符串 判断字符串中是否包含其他字符串 给函数设置默认值 模板字符串 老式的拼接字符串方法 let dessert = '

  5. B/S结构-登录页面-测试用例设计

    页面描述: 有一个登陆页面, 假如上面有2个textbox, 一个提交按钮 测试需求: 请针对这个页面设计30个以上的testcase 功能测试(Function test) 0. 什么都不输入,点击 ...

  6. LeetCode.1103-向人们分发糖果(Distribute Candies to People)

    这是小川的第393次更新,第425篇原创 01 看题和准备 今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第256题(顺位题号是1103).我们通过以下方式向一排n = num_people个人分 ...

  7. Linux删除命令rm

    在用Linux的时候,有时分要删除一个文件夹,常常会提示次此文件非空,没法删除,这个时分,必需运用rm -rf命令.关于一些小白用户常常在运用Linux命令,会十分当心,以免搞出一些事情,下面小编将教 ...

  8. 【转载】mysql行列转换方法总结

    [转载]mysql行列转换方法总结 [MySQL] 行列转换变化各种方法实现总结(行变列报表统计.列变行数据记录统计等) Mysql 列转行统计查询 .行转列统计查询 在某些数据库中有交叉表,但在My ...

  9. 关于Pytorch中accuracy和loss的计算

    这几天关于accuracy和loss的计算有一些疑惑,原来是自己还没有弄清楚. 给出实例 def train(train_loader, model, criteon, optimizer, epoc ...

  10. AKKA文档2.3（java版）—什么是角色

    原文:http://doc.akka.io/docs/akka/2.3.5/general/actors.html译者:Vitas 什么是角色? 前面角色系统一节介绍了一群角色如何形成一个层次结构,并 ...