Tensorflow結點打包和依賴控制

深度學習庫能夠充分發揮gpu平行計算的能力，但是有時我們卻不得不需要序列。這時就需要用到依賴控制。

import tensorflow as tf

a = tf.variable(1)
b = tf.variable(2)
s = tf.add(a, b)
asiggn = tf.assign(a, 4)
with tf.session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run([a, b, s, asiggn]))

如果想要先求和再賦值，那麼需要使用依賴控制指明依賴。

import tensorflow as tf

a = tf.variable(1)
b = tf.variable(2)
s = tf.add(a, b)
with tf.control_dependencies([s]):
asiggn = tf.assign(a, 4)
with tf.session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run([a, b, s, asiggn]))

然而需要理解的乙個關鍵點是：

將多個結點打包之後，對這個包加上依賴控制，並不會影響被打包的各個結點的依賴。

# 將結點打包，同時執行多個結點

import tensorflow as tf
tf.reset_default_graph()
a = tf.variable(1, name="a")
b = tf.variable(2, name="b")
c = tf.variable(3, name="c")
with tf.control_dependencies([a, b, c]):
before_sum = tf.add_n([a, b, c])
a_add1 = tf.assign(a, tf.add(a, 1, name='a_add1'))
b_add2 = tf.assign(b, tf.add(b, 2, name='b_add2'))
c_add3 = tf.assign(c, tf.add(c, 3, name='c_add3'))
with tf.control_dependencies([before_sum]):
# group操作run之後返回值為none，它只負責同時執行，它並不負責控制依賴
op = tf.group(a_add1, b_add2, c_add3)
with tf.control_dependencies([op]):  # 如果沒有這句話，則sum操作和op操作是並行的，導致出現奇怪的現象
after_sum = tf.add_n([a, b, c])
with tf.session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run([before_sum, op, a, b, c, after_sum]))

表示beforesum並沒有在op之前執行。

要想在op之前求before_sum，那就需要為op中的每個結點新增依賴

# 將結點打包，同時執行多個結點

import tensorflow as tf
tf.reset_default_graph()
a = tf.variable(1, name="a")
b = tf.variable(2, name="b")
c = tf.variable(3, name="c")
with tf.control_dependencies([a, b, c]):
before_sum = tf.add_n([a, b, c])
with tf.control_dependencies([before_sum]):
a_add1 = tf.assign(a, tf.add(a, 1, name='a_add1'))
with tf.control_dependencies([before_sum]):
b_add2 = tf.assign(b, tf.add(b, 2, name='b_add2'))
with tf.control_dependencies([before_sum]):
c_add3 = tf.assign(c, tf.add(c, 3, name='c_add3'))
with tf.control_dependencies([before_sum]):
# group操作run之後返回值為none，它只負責同時執行，它並不負責控制依賴
op = tf.group(a_add1, b_add2, c_add3)
with tf.control_dependencies([op]):  # 如果沒有這句話，則sum操作和op操作是並行的，導致出現奇怪的現象
after_sum = tf.add_n([a, b, c])
with tf.session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run([before_sum, op, a, b, c, after_sum]))
"""執行順序不同會出現什麼情況
"""

關於tensorflow和pytorch安裝

環境 windows 7,python 3.7 pycharm 2018.2 professional 因為是全部安裝完後整理的，所以只是以解決問題為主，很多東西都沒有深入去了解原理，僅僅記錄下踩坑的過程。1.把虛擬環境的pip公升級，之前不公升級，一直報要求檢測pip的版本，所以預設公升級到最新 ...

pytorch和tensorflow安裝記錄

友情提示 如果不是非要用某個環境裡的東西，重新建乙個虛擬環境能最快最有效的解決問題。記錄一下安裝pytorch和tensorflow的艱難歷程 親測新建乙個虛擬環境安裝正確的版本可行，如果版本不正確，也會報錯找不到指定模組，我電腦配置是cuda10.1，cudnn7.5，開始安裝了2.2.0報錯找不...

argparse和tensorflow命令列引數

1 tensorflow 定義命令列 獲取命令列引數的值 print flag.name 2 定義命令列 import argparse parser argparse.argumentparser description some description 定義乙個 parser 物件 定義引數 p...