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Python 将函数注入tensorflow训练循环？

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我有一个训练循环，我想注入一个函数，例如：

def example():
    input("Press the <ENTER> key to continue...")
我尝试添加一个名为tester的函数：

def tester(x):
  print('test')
  return
就在跑步训练之前，我把

inp = tf.placeholder(tf.float32)
tf.py_func(tester, [inp], tf.float32)
那不是一个函数，那是一个表达式。对不起，用我想要的更新了。你可以使用
tf.py_func
运行python代码。如果需要，请确保使用
tf.control\u dependencies
对其进行阻止。@drpng太好了，我正在阅读文档，但很难理解我将如何/在何处放置它，您能举个例子吗？它应该是
f=tf.py\u func（…）
，然后您可以将其用作节点。例如，具有tf.control_依赖项（[f]）：a=b+c的
将在每次计算
a
时触发
f
。

inp = tf.placeholder(tf.float32)
tf.py_func(tester, [inp], tf.float32)