标签：collect url art 简单的 ict efault perror www 代码
本文所讲的内容主要为以下相关函数：
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操作组 |
操作 |
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Data IO (Python functions) |
TFRecordWrite，rtf_record_iterator |
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Running Graphs |
Session management，Error classes |
一个TFRecords 文件为一个字符串序列。这种格式并非随机获取，它比较适合大规模的数据流，而不太适合需要快速分区或其他非序列获取方式。
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操作 |
描述 |
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class tf.python_io.TFRecordWriter |
一个用于将记录(records)写入TFRecords文件的类 |
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tf.python_io.TFRecordWriter.__init__(path, options=None) |
打开文件路径，并创建一个TFRecordWriter以供写入 |
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tf.python_io.TFRecordWriter.write(record) |
将一个字符串records写入文件中 |
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tf.python_io.TFRecordWriter.close() |
关闭文件 |
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tf.python_io.tf_record_iterator(path, options=None) |
从TFRecords文件中读取记录的迭代器 |
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操作 |
描述 |
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class tf.Session |
运行TF操作的类, 一个Session对象将操作节点op封装在一定的环境内运行， 同时tensor对象将被计算求值 |
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tf.Session.__init__(target=”, graph=None, config=None) |
创建一个新的会话 |
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tf.Session.run(fetches, feed_dict=None, options=None, run_metadata=None) |
运行fetches中的操作节点并求其值 |
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tf.Session.close() |
关闭会话 |
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tf.Session.graph |
返回加载值该会话的图(graph) |
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tf.Session.as_default() |
设置该对象为默认会话，并返回一个上下文管理器 |
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tf.Session.reset(target, containers=None, config=None) |
重设target的资源容器，并关闭所有连接的会话 在0.10版本该功能仅应用在分布会话中 target:为执行引擎所连接的目标，其包含有资源容器， 该资源容器分布在同一个集群的所有works上 |
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class tf.InteractiveSession |
使用在交互式上下文环境的tf会话，比如shell，ipython |
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tf.InteractiveSession.close() |
关闭一个InteractiveSession |
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tf.get_default_session() |
返回当前线程的默认会话 |
tf.Session
1 #一个简单的tf.Session例子 2 # 建立一个graph. 3 a = tf.constant(5.0) 4 b = tf.constant(6.0) 5 c = a * b 6 7 # 将graph载入到一个会话session中 8 sess = tf.Session() 9 10 # 计算tensor `c`. 11 print(sess.run(c)) 12 13 14 #一个会话可能会占用一些资源，比如变量、队列和读取器(reader)。释放这些不再使用的资源非常重要。 15 #使用close()方法关闭会话，或者使用上下文管理器，释放资源。 16 # 使用`close()`方法. 17 sess = tf.Session() 18 sess.run(...) 19 sess.close() 20 21 # 使用上下文管理器 22 with tf.Session() as sess: 23 sess.run(...) 24 25 26 tf.Session()的变量设置， ConfigProto protocol buffer为会话提供了不同的配置选项。比如，创建一个会话，对设备布局使用软约束条件，以及对分布 27 28 # Launch the graph in a session that allows soft device placement and 29 # logs the placement decisions. 30 sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, 31 log_device_placement=True))
tf.Session.run
1 a = tf.constant([10, 20]) 2 b = tf.constant([1.0, 2.0]) 3 # ‘fetches‘ 可以为单个数 4 v = session.run(a) 5 # v is the numpy array [10, 20] 6 # ‘fetches‘ 可以为一个list. 7 v = session.run([a, b]) 8 # v a Python list with 2 numpy arrays: the numpy array [10, 20] and the 9 # 1-D array [1.0, 2.0] 10 # ‘fetches‘ 可以是 lists, tuples, namedtuple, dicts中的任意: 11 MyData = collections.namedtuple(‘MyData‘, [‘a‘, ‘b‘]) 12 v = session.run({‘k1‘: MyData(a, b), ‘k2‘: [b, a]}) 13 # v 为一个dict，并有 14 # v[‘k1‘] is a MyData namedtuple with ‘a‘ the numpy array [10, 20] and 15 # ‘b‘ the numpy array [1.0, 2.0] 16 # v[‘k2‘] is a list with the numpy array [1.0, 2.0] and the numpy array 17 # [10, 20].
tf.Session.as_default()
使用关键字with指定会话， 可以在会话中执行Operation.run()或Tensor.eval()，以得到运行的tensor结果
1 c = tf.constant(..) 2 sess = tf.Session() 3 4 with sess.as_default(): 5 assert tf.get_default_session() is sess 6 print(c.eval())
使用函数tf.get_default_session()来得到当前默认的会话
需要注意的是，退出该as_default上下文管理器时，并没有关闭该会话(session )，必须明确的关闭会话
1 c = tf.constant(...) 2 sess = tf.Session() 3 with sess.as_default(): 4 print(c.eval()) 5 # ... 6 with sess.as_default(): 7 print(c.eval()) 8 #关闭会话 9 sess.close() 10 #使用 with tf.Session()方式可以创建并自动关闭会话
tf.InteractiveSession
1 sess = tf.InteractiveSession() 2 a = tf.constant(5.0) 3 b = tf.constant(6.0) 4 c = a * b 5 # 我们直接使用‘c.eval()‘ 而没有通过‘sess‘ 6 print(c.eval()) 7 sess.close()
以上的例子，在非交互会话的版本中为，
1 a = tf.constant(5.0) 2 b = tf.constant(6.0) 3 c = a * b 4 with tf.Session(): 5 # We can also use ‘c.eval()‘ here. 6 print(c.eval())
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操作 |
描述 |
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class tf.OpError |
一个基本的错误类型，在当TF执行失败时候报错 |
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tf.OpError.op |
返回执行失败的操作节点， 有的操作如Send或Recv可能不会返回，那就要用用到node_def方法 |
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tf.OpError.node_def |
以NodeDef proto形式表示失败的op |
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tf.OpError.error_code |
描述该错误的整数错误代码 |
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tf.OpError.message |
返回错误信息 |
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class tf.errors.CancelledError |
当操作或者阶段呗取消时候报错 |
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class tf.errors.UnknownError |
未知错误类型 |
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class tf.errors.InvalidArgumentError |
在接收到非法参数时候报错 |
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class tf.errors.NotFoundError |
当发现不存在所请求的一个实体时候，比如文件或目录 |
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class tf.errors.AlreadyExistsError |
当创建的实体已经存在的时候报错 |
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class tf.errors.PermissionDeniedError |
没有执行权限做某操作的时候报错 |
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class tf.errors.ResourceExhaustedError |
资源耗尽时报错 |
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class tf.errors.FailedPreconditionError |
系统没有条件执行某个行为时候报错 |
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class tf.errors.AbortedError |
操作中止时报错，常常发生在并发情形 |
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class tf.errors.OutOfRangeError |
超出范围报错 |
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class tf.errors.UnimplementedError |
某个操作没有执行时报错 |
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class tf.errors.InternalError |
当系统经历了一个内部错误时报出 |
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class tf.errors.DataLossError |
当出现不可恢复的错误 例如在运行 tf.WholeFileReader.read()读取整个文件的同时文件被删减 |
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tf.errors.XXXXX.__init__(node_def, op, message) |
使用该形式方法创建以上各种错误类 |
标签：collect url art 简单的 ict efault perror www 代码
原文地址：https://www.cnblogs.com/zhangchao162/p/10843605.html
