『TensorFlow』流程控制之tf.identity

一个详细介绍

下面程序要做的是，5次循环，每次循环给x加1，赋值给y，然后打印出来,

x = 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中的内容（在这里就是 x_plus_1）
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())

由于control_dependencies的所以执行print前都会先执行x_plus_1。

这个打印的是0，0，0，0，0 ,也就是说没有达到我们预期的效果，这是因为此时的y是一个复制了x变量的变量，并未和图上的节点相联系不接受流程控制函数的调遣，

 

改成如下，

import tensorflow as tf 
x = tf.Variable(0.0) 
print(x) 
x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1) 
with tf.control_dependencies([x_plus_1]): 
    y = x + 0.0 
    print(y) #z=tf.identity(x,name='x') 
init = tf.global_variables_initializer() 
with tf.Session() as sess: 
    sess.run(init) 
    for i in range(5): 
        print(sess.run(y))

 <tf.Variable 'Variable:0' shape=() dtype=float32_ref>

Tensor("add:0", shape=(), dtype=float32)

1.0  2.0  3.0  4.0  5.0

可以看到当y定义为节点的输出后，就可以顺利执行操作了，此时y成为节点的输出，可以被图识别。

 

如果改成这样：

x = 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 range(5):
        print(y.eval())
This works: it prints 1, 2, 3, 4, 5.

这时候打印的是1，2，3，4，5

解释：

查询y为：Tensor("Identity_1:0", shape=(), dtype=float32)，和节点联系起来了。
tf.identity是返回了一个一模一样新的tensor，再control_dependencies的作用块下，需要增加一个新节点到gragh中。