tf.control_dependencies

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简单来说，tf.control_dependencies([,]) 是用来保证with下的op执行之前，先执行传入的op

tf.identify() 则是返回一个与传入tensor一模一样新的tensor的op，这会增加一个新节点到gragh中。

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x = tf.Variable(1.0)
y = tf.Variable(0.0)
x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1) # 一个operation， 简称op

with tf.control_dependencies([x_plus_1]): # 这里传入op的列表
    y = tf.identity(x) # 这里必须也是op，否则control无效
init = tf.initialize_all_variables()

with tf.Session() as session:
    init.run()
    for i in xrange(5):
        print(y.eval()) # 2，3，4，5，6

参考