标签：default lob 指定 run pre graph 需要 int ali
tf.Graph
TensorFlow计算，表示为数据流图。一个图包含一组表示 tf.Operation计算单位的对象和tf.Tensor表示操作之间流动的数据单元的对象。默认Graph值始终注册，并可通过调用访问 tf.get_default_graph。
a = tf.constant(1.0) assert c.graph is tf.get_default_graph()
我们可以发现这两个图是一样的。那么如何创建一个图呢，通过tf.Graph()
g1= tf.Graph() g2= tf.Graph() with tf.Session() as sess: tf.global_variables_initializer().run() print(g1,g2,tf.get_default_graph())
作为一个图的类，自然会有一些图的属性和方法。
as_default()
返回一个上下文管理器，使其成为Graph默认图形。
如果要在同一过程中创建多个图形，则应使用此方法。为了方便起见，提供了一个全局默认图形，如果不明确地创建一个新的图形，所有操作都将添加到此图形中。使用该with关键字的方法来指定在块的范围内创建的操作应添加到此图形中。
g = tf.Graph() with g.as_default(): a = tf.constant(1.0) assert c.graph is g
运行TensorFlow操作图的类，一个包含ops执行和tensor被评估
a = tf.constant(5.0) b = tf.constant(6.0) c = a * b sess = tf.Session() print(sess.run(c))
在开启会话的时候指定图
with tf.Session(graph=g) as sess:
会话可能拥有很多资源，如 tf.Variable，tf.QueueBase和tf.ReaderBase。在不再需要这些资源时，重要的是释放这些资源。要做到这一点，既可以调用tf.Session.close会话中的方法，也可以使用会话作为上下文管理器。以下两个例子是等效的：
# 使用close手动关闭 sess = tf.Session() sess.run(...) sess.close() # 使用上下文管理器 with tf.Session() as sess: sess.run(...)
run(fetches, feed_dict=None, options=None, run_metadata=None)
运行ops和计算tensor
如果a,b是其它的类型，比如tensor，同样可以覆盖原先的值
a = tf.placeholder(tf.float32, shape=[]) b = tf.placeholder(tf.float32, shape=[]) c = tf.constant([1,2,3]) with tf.Session() as sess: a,b,c = sess.run([a,b,c],feed_dict={a: 1, b: 2,c:[4,5,6]}) print(a,b,c)
错误
graph
返回本次会话中的图
as_default()
返回使此对象成为默认会话的上下文管理器。
获取当前的默认会话，请使用 tf.get_default_session
c = tf.constant(..) sess = tf.Session() with sess.as_default(): assert tf.get_default_session() is sess print(c.eval())
注意： 使用这个上下文管理器并不会在退出的时候关闭会话，还需要手动的去关闭
c = tf.constant(...) sess = tf.Session() with sess.as_default(): print(c.eval()) # ... with sess.as_default(): print(c.eval()) sess.close()
标签：default lob 指定 run pre graph 需要 int ali
原文地址：https://www.cnblogs.com/alexzhang92/p/10069467.html
