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tensorflow session 和 graph

时间:2019-01-13 19:11:29      阅读:139      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:执行   组合   计算资源   smo   内存   多个   结果   一个   color   

graphtf.Graph()sessiontf.Session(),很多人经常将两者混淆,其实二者完全不是同一个东西。

  • graph定义了计算方式,是一些加减乘除等运算的组合,类似于一个函数。它本身不会进行任何计算,也不保存任何中间计算结果。
  • session用来运行一个graph,或者运行graph的一部分。它类似于一个执行者,给graph灌入输入数据,得到输出,并保存中间的计算结果。同时它也给graph分配计算资源(如内存、显卡等)。

TensorFlow是一种符号式编程框架,首先要构造一个图(graph),然后在这个图上做运算。打个比方,graph就像一条生产线,session就像生产者。生产线具有一系列的加工步骤(加减乘除等运算),生产者把原料投进去,就能得到产品。不同生产者都可以使用这条生产线,只要他们的加工步骤是一样的就行。同样的,一个graph可以供多个session使用,而一个session不一定需要使用graph的全部,可以只使用其中的一部分。

tensorflow session 和 graph

标签:执行   组合   计算资源   smo   内存   多个   结果   一个   color   

原文地址:https://www.cnblogs.com/wuxiangli/p/10263417.html

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