tf.identity的意义以及用例

原地址 ： https://stackoverflow.com/questions/34877523/in-tensorflow-what-is-tf-identity-used-for

下面程序的功能是，做5次循环，每次循环给x加1，赋值给y，然后打印出来，所以我们预期达到的效果是输出2，3，4，5，6。

x = tf.Variable(1.0)
y = tf.Variable(0.0)

#返回一个op，表示给变量x加1的操作
x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1)

#control_dependencies的意义是，在执行with包含的内容（在这里就是 y = x）前，
#先执行control_dependencies参数中的内容（在这里就是 x_plus_1），这里的解释不准确，先接着看。。。
with tf.control_dependencies([x_plus_1]):
    y = x
init = tf.initialize_all_variables()

with tf.Session() as session:
    init.run()
    for i in xrange(5):
        print(y.eval())#相当于sess.run(y)，按照我们的预期，由于control_dependencies的作用，所以应该执行print前都会先执行x_plus_1，但是这种情况会出问题

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这个打印的是1，1，1，1，1 。可以看到，没有达到我们预期的效果，y只被赋值了一次。

如果改成这样：

x = tf.Variable(1.0)
y = tf.Variable(0.0)
x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1)

with tf.control_dependencies([x_plus_1]):
    y = tf.identity(x)#修改部分
init = tf.initialize_all_variables()

with tf.Session() as session:
    init.run()
    for i in xrange(5):
        print(y.eval())

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这时候打印的是2，3，4，5，6

解释：对于control_dependencies这个管理器，只有当里面的操作是一个op时，才会生效，也就是先执行传入的参数op，再执行里面的op。而y=x仅仅是tensor的一个简单赋值，不是定义的op，所以在图中不会形成一个节点，这样该管理器就失效了。tf.identity是返回一个一模一样新的tensor的op，这会增加一个新节点到gragh中，这时control_dependencies就会生效，所以第二种情况的输出符合预期。