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...]
In [1]:
import tensorflow as tf
w = tf.Variable(1.0)
ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.9)
update = tf.assign_add(w, 1.0)
ema_op = ema.apply([update])
with tf.control_dependencies([ema_op]):
ema_val = ema.average(update)
with tf.Session() as sess:
tf.global_variables_initializer().run()
for i in range(3):
print(sess.run([ema_val]))
[0.0]
[0.0]
[0.0]
In [8]:
import tensorflow as tf
w = tf.Variable(1.0)
ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.9)
update = tf.assign_add(w, 1.0)
ema_op = ema.apply([update])
with tf.control_dependencies([ema_op]):
ema_val = tf.identity(ema.average(update)) #一个identity搞定
with tf.Session() as sess:
tf.global_variables_initializer().run()
for i in range(3):
print(sess.run([ema_val]))
[0.20000005]
[0.48000011]
[0.8320002]
In [12]:
import tensorflow as tf
pred = tf.constant(False)
x = tf.Variable([1])
assign_x_2 = tf.assign(x, [2])
def update_x_2():
with tf.control_dependencies([assign_x_2]):
return tf.identity(x)
y = tf.cond(pred, update_x_2, lambda: tf.identity(x))
with tf.Session() as session:
session.run(tf.global_variables_initializer())
print(y.eval())
[2]
In [ ]:
Content source: justrypython/EAST
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