with tf.control_dependencies(update_ops): optimizer = tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost, global_step=global_step) optimizer = tf.group([optimizer, update_ops])得到optimizer是什么类型，怎么计算两个optimizer的平均值

根据你的代码片段，`optimizer` 是一个 TensorFlow 的操作（operation）。它被定义为使用 Adam 优化器来最小化 `cost`，并且通过 `tf.group()` 函数与 `update_ops` 建立依赖关系。

要计算两个 optimizer 的平均值，你可以使用 TensorFlow 的 `tf.add()` 函数和除法操作。首先，使用 `tf.add()` 将两个 optimizer 相加，然后除以 2 来得到平均值。示例代码如下：

optimizer_sum = tf.add(optimizer1, optimizer2)
optimizer_avg = tf.divide(optimizer_sum, 2)

确保 `optimizer1` 和 `optimizer2` 是正确的 optimizer 对象，然后执行上述操作即可获得两个 optimizer 的平均值 `optimizer_avg`。

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with tf.control_dependencies(update_ops): train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=global_step)

`tf.control_dependencies` 是TensorFlow中的一个机制，它确保在计算图中执行一组依赖操作（在这个例子中是`update_ops`）之后再执行其他操作（如`optimizer.minimize(loss)`）。`update_ops`通常包括批量归一化层、变量更新等对模型有副作用的操作，它们可能不是直接的训练操作，但为了保持模型状态的一致性，必须在其后运行。

在上述代码片段中，`update_ops` 集合包含了那些在每次反向传播后需要执行的更新操作。通过 `tf.control_dependencies(update_ops)`，我们告诉TensorFlow，在调用`minimize`方法优化损失之前，先保证这些更新已经完成。这样做的目的是确保梯度下降过程中的各个部分顺序正确，比如在网络训练过程中可能涉及到的移动平均或其他状态更新。

具体地，这段代码展示了如何使用`optimizer.minimize()`来执行模型的优化，并通过控制依赖确保所有必要的更新操作都在每个训练迭代结束时执行：

# 获取所有需要在训练步后执行的更新操作
update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)

# 使用control_dependencies确保先执行update_ops
with tf.control_dependencies(update_ops):
    # 训练操作，同时指定全局步数
    train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=global_step)