相关疑难解决方法(0)

张量流的目的是什么tf.control_dependencies(tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS))？

具有更多上下文：

    optimizer = tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate)
    with tf.control_dependencies(tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)):
        train_op = optimizer.minimize(loss_fn, var_list=tf.trainable_variables())

我想知道 sess.run(ops_list, ...) 中 op 列表的运行顺序是什么。例如：对于典型的分类场景：_, loss = sess.run([train_op, loss_op])如果train_op先运行，则损失是当前反向传播后的损失。但是如果loss先运行，那么损失就是当前反向传播之前的损失。有人帮我吗？谢谢。