tf.group()和tf.identity()含义

1-tf.group()

最近看tf项目源代码的时候，出现了下面的代码:

train_op = tf.group(main_loss, aux_losss, bottleneck.updates[1])

想把代码改成多GPU训练，因此需要详细了解代码含义。
实际上，通过查询API接口，这行代码相当于把main_loss, aux_losss, bottleneck.updates[1]三个op（算子）合并为了一个op，然后在session run的时候同时执行

2-tf.identity()

讲到tf.group()，顺带提提tf.identity()，因为在tensorflow静态图中，只有节点和节点之前的边（数据流动）。我们如果想做python语法里面常规的操作，比如变量赋值，在tensorflow静态图里面等价于

y=tf.identity(x)

参考链接：

tf.group()用于组合多个操作

TensorFlow笔记——(2) tf.group(), tf.tuple 和 tf.identity()