tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)

`tf.get_collection()` 是TensorFlow库中的一个函数，用于从图（graph）中收集具有特定类型的节点（ops）。在这个上下文中，`tf.GraphKeys.UPDATE_OPS` 是一个预定义的常量，它代表了一个命名空间，通常用来存储那些应该在执行前运行的操作，如批量归一化层的更新操作。

当你调用 `tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS, first_clone_scope)` 时，它会查找`first_clone_scope`范围内所有标记为UPDATE_OPS的运算。这些可能是训练过程中的一些维护性操作，比如变量更新，它们通常不会作为模型的主要计算部分被执行，但为了保持一致性，需要在每次梯度下降之前执行。

`tf.group(*update_ops)` 则是用来组合（group）这些收集到的更新操作，形成一个新的操作，这样可以在一次会话（session）中一次性执行所有的更新。

举个例子[^2]:

# 创建一个简单的更新操作
with tf.Graph().as_default():
    a = tf.Variable(0., name='a')
    b = a + 1.
    
    # 添加到UPDATE_OPS集合
    with tf.control_dependencies([b]):
        updated_a = tf.assign_add(a, 1., name='update_op')

    # 获取并打印UPDATE_OPS集合
    update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)
    print(update_ops)

# 运行会话
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(updated_a))  # 由于control dependencies，先执行update_op再更新a的值

在这个例子中，`updated_a` 被添加到了 UPDATE_OPS 集合，所以当执行 `sess.run(updated_a)` 时，实际上会先执行 `update_op` 再更新 `a` 的值。