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. linux性能分析之平均负载

    平均负载 1,执行 top 或者 uptime 命令 来了解系统负载 uptime 分析显示 当前时间,系统运行时间,正在登录用户数 平均负载是指单位时间内,系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程 ...

  2. ControlTemplate in WPF —— Calendar

    <ResourceDictionary xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" x ...

  3. 算法之顺序、二分、hash查找

    算法之顺序.二分.hash查找   一.查找/搜索 - 我们现在把注意力转向计算中经常出现的一些问题,即搜索或查找的问题.搜索是在元素集合中查找特定元素的算法过程.搜索通常对于元素是否存在返回 Tru ...

  4. 自动添加 ssh key 到远程主机的脚本,应用sshpass和ssh-copy-id

    USERNAME=$ PASSWORD=$ HOST=$ if [ "$3" = "" ]; then echo "Missing parameter ...

  5. PHP架构剖析

    一:PHP是什么 PHP("PHP: Hypertext Preprocessor",超文本预处理器的字母缩写)是一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言,它可嵌入到 HTML中 ...

  6. SQL注入-预防

    输入验证: 检查用户输入的合法性,确信输入的内容只包含合法的数据.数据检查应当在客户端和服务器端都执行服务器端验证,是为了弥补客户端验证机制脆弱的安全性. 输入验证最好使用“白名单”校验的方式. 输入 ...

  7. TensorFlow实战第二课(添加神经层)

    莫烦tensorflow实战教学 1.添加神经层 #add_layer() import tensorflow as tf def add_layer(inputs,in_size,out_size, ...

  8. 【计算机视觉】【神经网络与深度学习】论文阅读笔记:You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

    尊重原创,转载请注明:http://blog.csdn.net/tangwei2014 这是继RCNN,fast-RCNN 和 faster-RCNN之后,rbg(Ross Girshick)大神挂名 ...

  9. 【Python开发】urllib2.urlopen超时问题

    原帖地址:http://hi.baidu.com/yss1983/item/933fbe45a09c43e01381da06 问题描述:     没有设置timeout参数,结果在网络环境不好的情况下 ...

  10. 算法 - k-means算法

    一.聚类思想 所谓聚类算法是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法,属于无监督学习方法,这个方法要保证同一类的数据有相似的特征,如下图所示:     根据样本之间的距离或者说是相似性(亲疏性),把 ...