下面程序的功能是,做5次循环,每次循环给x加1,赋值给y,然后打印出来,所以我们预期达到的效果是输出2,3,4,5,6。
x = tf.Variable(1.0)
y = tf.Variable(0.0)
#返回一个op,表示给变量x加1的操作
x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1)
#control_dependencies的意义是,在执行with包含的内容(在这里就是 y = x)前,
#先执行control_dependencies参数中的内容(在这里就是 x_plus_1),这里的解释不准确,先接着看。。。
with tf.control_dependencies([x_plus_1]):
y = x
init = tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as session:
init.run()
for i in xrange(5):
print(y.eval())#相当于sess.run(y),按照我们的预期,由于control_dependencies的作用,所以应该执行print前都会先执行x_plus_1,但是这种情况会出问题
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
这个打印的是1,1,1,1,1 。可以看到,没有达到我们预期的效果,y只被赋值了一次。
如果改成这样:
x = tf.Variable(1.0)
y = tf.Variable(0.0)
x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1)
with tf.control_dependencies([x_plus_1]):
y = tf.identity(x)#修改部分
init = tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as session:
init.run()
for i in xrange(5):
print(y.eval())
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
这时候打印的是2,3,4,5,6
解释:对于control_dependencies这个管理器,只有当里面的操作是一个op时,才会生效,也就是先执行传入的参数op,再执行里面的op。而y=x仅仅是tensor的一个简单赋值,不是定义的op,所以在图中不会形成一个节点,这样该管理器就失效了。tf.identity是返回一个一模一样新的tensor的op,这会增加一个新节点到gragh中,这时control_dependencies就会生效,所以第二种情况的输出符合预期。