Tensorflow control_dependenciesがリストと一緒に動作しない

Question

私はコストがあります。これは変数のリストの2つであるaとbに依存します。
私がしたい：

1. は損失w.r.t.、現在の時点で
2. 更新をコストの両方の勾配を計算します変数の最初のリスト（a）
3. 更新損失w.r.t.変数の第2のリスト（b）。

この順番で。

EDIT：私はこのような何かしようとした。これを行うために

@Yaroslav Bulatovの答えに続きを私は次のことを試してみました：これは正しいことをやっている場合

opt=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.001) 
grad_cost_wrt_a=opt.compute_gradients(cost,[a]) 
grad_cost_wrt_b=opt.compute_gradients(cost,[b]) 

with tf.control_dependencies(grad_cost_wrt_a[0]): 
    with tf.control_dependencies(grad_cost_wrt_b[0]): 
    update_wrt_a=opt.apply_gradients(grad_cost_wrt_a) 
     with tf.control_dependencies([update_wrt_a]): 
     update_wrt_b=opt.apply_gradients(grad_cost_wrt_b) 

は疑問に思いますか？ aとbが変数のリストである場合。

その後、行うことができるようにするには：

sess.run([update_wrt_a,update_wrt_b],feed_dict={x: x_input, y: y_input}) 

を第一に、これは私が手に動作しません： はテンソルまたは操作にリストを変換することはできませんが、control_dependenciesはテンソルのリストを受け取ることになっている...

私は本当にすべてのそれらのcontrol_dependenciesが必要ですか？

Answer 1

あなたgrad_cost_wrt_aとgrad_cost_wrt_b変数がリストされている、grad_cost_wrt_a[0], grad_cost_wrt_b[0]