https://stackoverflow.com/questions/34877523/in-tensorflow-what-is-tf-identity-used-for After some stumbling I think I've noticed a single use case that fits all the examples I've seen. If there are other use cases, please elaborate with an example. Use case: Suppose you'd like to run an operator every time a particular Variable is evaluated. For example, say you'd like to add one to x every time the variable y is evaluated. It might seem like this will work: x = tf.Variable(0.0) x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1) 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()) It doesn't: it'll print 0, 0, 0, 0, 0. Instead, it seems that we need to add a new node to the graph within the control_dependencies block. So we use this trick: x = tf.Variable(0.0) x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1) with tf.control_dependencies([x_plus_1]): y = tf.identity(x) init = tf.initialize_all_variables() with tf.Session() as session: init.run() for i in xrange(5): print(y.eval()) This works: it prints 1, 2, 3, 4, 5. If in the CIFAR-10 tutorial we dropped tf.identity, then loss_averages_op would never run.
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