只在需要时执行操作？

Question

假设我在计算图中有一些变量v和一些变量increase_op = tf.assign_add(v, 1)，但是对于某些不依赖于{{{}的无关运算/张量，我会session.run increase_op 1}}也没有任何控制依赖。

• 我可以确定它不会执行increase_op吗？
• 即。如果需要，TensorFlow将始终只执行一个操作而不进行任何推测性执行？
• 计算图中的increase_op会有任何其他副作用，例如预先分配一些内存（例如假设代替tf.assign_add(v, some_very_big_thing)）？

Answer 1

  

我可以确定它不会执行increase_op吗？

是

  

即。如果需要，TensorFlow将始终只执行操作并且不进行任何推测性执行？

是的，大多数tensorflow程序都依赖于这种图形修剪来保证正确性，因此任何改变都必须小心。

  

计算图中的increase_op是否会产生任何其他副作用，例如预先分配一些内存（例如假设改为tf.assign_add（v，some_very_big_thing））？

如果some_very_big_thing是tf.constant，那么它将永久耗尽RAM，但如果它是从另一个计算产生的Tensor，那么你将没事。