Python tf.group用法及代碼示例

創建一個對多個操作進行分組的操作。

用法

tf.group(
    *inputs, **kwargs
)

當此操作完成時，inputs 中的所有操作都已完成。此操作沒有輸出。

注意： 在帶有 Eager 和/或 Autograph 的 TensorFlow 2 中，您不應需要此方法，因為由於自動控製依賴關係，操作按預期順序執行。隻使用tf.group使用 v1 時tf.Graph代碼。

在 v1 樣式的圖形上下文中操作時，操作的執行順序與代碼中指定的順序不同； TensorFlow 將嘗試並行執行操作，或者按照其計算結果方便的順序執行操作。 tf.group 允許您請求在繼續執行之前完成一個或多個結果。

tf.group 創建單個操作(類型為 NoOp )，然後添加適當的控製依賴項。因此，c = tf.group(a, b) 將計算與此相同的圖：

with tf.control_dependencies([a, b]):
    c = tf.no_op()

另請參見 tf.tuple 和 tf.control_dependencies 。