with tf.name_scope('final_training_ops'): weights = tf.Variable( tf.truncated_normal([BOTTLENECK_TENSOR_SIZE, n_classes], stddev=0.1))

This code creates a variable named "weights" using TensorFlow's truncated normal initializer. The variable has a shape of [BOTTLENECK_TENSOR_SIZE, n_classes], where BOTTLENECK_TENSOR_SIZE is the size of the bottleneck tensor and n_classes is the number of classes in the classification task. The standard deviation of the normal distribution used for the initializer is 0.1. This variable will be used in the final training operations of the neural network. The name_scope is used to group related operations in the TensorFlow graph for better visualization and organization.

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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)

def _inference_pose3d_can(self, keypoints_scoremap, hand_side, evaluation, train=False): """ Inference of canonical coordinates. """ with tf.variable_scope('PosePrior'): # use encoding to detect relative, normed 3d coords x = keypoints_scoremap # this is 28x28x21 s = x.get_shape().as_list() out_chan_list = [32, 64, 128] for i, out_chan in enumerate(out_chan_list): x = ops.conv_relu(x, 'conv_pose_%d_1' % i, kernel_size=3, stride=1, out_chan=out_chan, trainable=train) x = ops.conv_relu(x, 'conv_pose_%d_2' % i, kernel_size=3, stride=2, out_chan=out_chan, trainable=train) # in the end this will be 4x4xC注释

这段代码是一个用于推断3D姿态的函数，其输入为关键点的得分图、手的侧面信息以及是否为评估模式。在该函数中，使用编码信息来检测相对的规范化的3D坐标。具体地，首先将关键点得分图经过一系列卷积和ReLU激活函数操作后，得到一个形状为28x28x21的张量x。然后，将该张量x经过三个不同的卷积层，每个卷积层都包含两个卷积操作和ReLU激活函数，最终得到一个形状为4x4xC的张量x，其中C是输出通道数，表示规范化的3D坐标。该函数的输出是规范化的3D坐标。