在TensorFlow中，tf.control_dependencies可以用来指定操作的执行顺序。然而，tf.train.AdamOptimizer是一个优化器，而不是一个操作，所以tf.control_dependencies对其没有直接的影响。不过，我们可以通过使用minimize()方法来间接地控制优化器的执行顺序。

下面是一个示例代码，展示了如何使用tf.control_dependencies来控制Adam优化器的执行顺序：

import tensorflow as tf

# 定义输入和目标张量
inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 10))
targets = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1))

# 定义神经网络模型
def neural_network(inputs):
    # ...
    return output

# 定义损失函数
def loss_fn(predictions, targets):
    # ...
    return loss

# 创建Adam优化器
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)

# 计算梯度和应用梯度
with tf.control_dependencies(tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)):
    gradients, variables = zip(*optimizer.compute_gradients(loss))
    train_op = optimizer.apply_gradients(zip(gradients, variables))

# 创建会话并运行优化器
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for epoch in range(num_epochs):
        # 执行训练步骤
        _, loss_val = sess.run([train_op, loss], feed_dict={inputs: input_data, targets: target_data})
        print("Epoch: {}, Loss: {}".format(epoch, loss_val))

在上述代码中，with tf.control_dependencies(tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)):用于将train_op操作与tf.GraphKeys.UPDATE_OPS中的操作关联起来，以确保在执行优化步骤之前先执行这些操作。这样可以保证在每轮训练中，先更新批归一化等操作，然后再进行梯度计算和参数更新。

请注意，上述代码仅提供了一个示例，具体的实现方式取决于你的具体问题和网络结构。