Me gustaría tener un ejemplo que ilustre el uso de la funcióntf.control_dependencies . Por ejemplo, quiero crear dos tensores X e Y y si son iguales hacer o imprimir algo.
import tensorflow as tf session = tf.Session() X = tf.constant(5) Y = tf.constant(50) with tf.control_dependencies([tf.assert_equal(X, Y)]): print('X and Y are equal!') En el código anterior, X claramente no es igual a Y . ¿Qué está haciendo tf.control_dependencies en este caso?
control_dependencies no es un condicional. Es un mecanismo para agregar dependencias a cualquier operación que cree en el bloque with . Más específicamente, se garantiza que lo que especifique en el argumento de control_dependencies se evalúe antes que cualquier cosa que defina en el bloque with .
En su ejemplo, no agrega ninguna operación (TensorFlow) en el bloque with , por lo que el bloque no hace nada.
Esta respuesta tiene un ejemplo de cómo usar control_dependencies , donde se usa para asegurarse de que las asignaciones se realicen antes de que se evalúen las operaciones de normas por lotes.