Question

我想在运行update_op之前运行summary。有时我只是创建一个tf.summary，一切正常，但有时我想做更多花哨的东西，但仍然有相同的控制依赖。

不起作用的代码：

with tf.control_dependencies([update_op]):
    if condition:
        tf.summary.scalar('summary', summary)
    else:
        summary = summary

糟糕的黑客行为

with tf.control_dependencies([update_op]):
    if condition:
        tf.summary.scalar('summary', summary)
    else:
        summary += 0

问题是summary=summary没有创建新节点，因此忽略了控制依赖性。

我确信有更好的方法可以解决这个问题，有什么建议吗？： - ）

Answer 1

我不认为存在更优雅的解决方案，因为这是设计的行为。 tf.control_dependencies是tf.Graph.control_dependencies使用默认图表调用的快捷方式，这里是其文档中的引用：

N.B。控制依赖关系上下文仅适用于操作在上下文中构建。仅仅使用操作或张量上下文不添加控件依赖项。以下示例说明了这一点：
# WRONG
def my_func(pred, tensor):
  t = tf.matmul(tensor, tensor)
  with tf.control_dependencies([pred]):
    # The matmul op is created outside the context, so no control
    # dependency will be added.
    return t

# RIGHT
def my_func(pred, tensor):
  with tf.control_dependencies([pred]):
    # The matmul op is created in the context, so a control dependency
    # will be added.
    return tf.matmul(tensor, tensor)

请按照评论中的建议使用tf.identity(summary)。

如何向Tensorflow op添加控制依赖项

1 个答案: