【转载】tensorflow：control dependencies

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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.control_dependencies([opt]):  updated_weight = tf.identity(weight)with tf.Session() as sess:  tf.global_variables_initializer().run()  sess.run(updated_weight, feed_dict={...}) # 这样每次得到的都是更新后的weight

关于tf.control_dependencies的具体用法，請移步官网https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Graph#control_dependencies,总结一句话就是，在执行某些op,tensor之前，某些op,tensor得首先被运行。

下面说明两种 control_dependencies 不 work 的情况

下面有两种情况，control_dependencies不work，其实并不是它真的不work，而是我们的使用方法有问题。

第一种情况:

import tensorflow as tfw = tf.Variable(1.0)ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.9)update = tf.assign_add(w, 1.0)ema_op = ema.apply([update])with tf.control_dependencies([ema_op]):    ema_val = ema.average(update)with tf.Session() as sess:    tf.global_variables_initializer().run()    for i in range(3):        print(sess.run([ema_val]))

也许你会觉得，在我们 sess.run([ema_val])， ema_op 都会被先执行，然后再计算ema_val，实际情况并不是这样，为什么？
有兴趣的可以看一下源码，就会发现 ema.average(update) 不是一个 op，它只是从ema对象的一个字典中取出键对应的tensor 而已，然后赋值给ema_val。这个tensor是由一个在tf.control_dependencies([ema_op]) 外部的一个op 计算得来的，所以 control_dependencies会失效。解决方法也很简单，看代码：

import tensorflow as tfw = tf.Variable(1.0)ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.9)update = tf.assign_add(w, 1.0)ema_op = ema.apply([update])with tf.control_dependencies([ema_op]):    ema_val = tf.identity(ema.average(update)) #一个identity搞定with tf.Session() as sess:    tf.global_variables_initializer().run()    for i in range(3):        print(sess.run([ema_val]))

第二种情况： 这个情况一般不会碰到，这是我在测试 control_dependencies 发现的

import tensorflow as tfw = tf.Variable(1.0)ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.9)update = tf.assign_add(w, 1.0)ema_op = ema.apply([update])with tf.control_dependencies([ema_op]):    w1 = tf.Variable(2.0)    ema_val = ema.average(update)with tf.Session() as sess:    tf.global_variables_initializer().run()    for i in range(3):        print(sess.run([ema_val, w1]))

这种情况下，control_dependencies也不 work。读取 w1 的值并不会触发 ema_op， 原因请看代码：

#这段代码出现在Variable类定义文件中第287行，# 在创建Varible时，tensorflow是移除了dependencies了的#所以会出现 control 不住的情况with ops.control_dependencies(None):    ...