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1、with   tf.compat.v1.Session() as  sess:

一个Session可能会拥有一些资源，例如Variable或者Queue。当我们不再需要该session的时候，需要将这些资源进行释放。有两种方式，

• 调用session.close()方法；
• 使用with   tf.compat.v1.Session() as  sess创建上下文（Context）来执行，当上下文退出时自动释放。

2、tf.get_default_graph()

功能：这个函数可以获取当前默认的计算图

1 #通过a.graph可以查看张量所属的计算图
2 print(a.graph is tf.get_default_graph()) #输出True

所有张量和流动默认都在默认的计算图中

3、tf.compat.v1.get_default_graph()

除了使用默认计算图，TensorFlow支持通过tf.compat.v1.get_default_graph()来生成新的计算图。不同计算图上的张量和运算都不会共享。通常不新建计算图

4、tensorboard

tensorboard通过读取tensorboard的事件文件来运行，需要将数据生成一个序列化的Summary protbuf对象。

第一、创建一个事件文件

1summary_waiter = tf.compat.v1.summary.FileWriter("/tmp/summary/", graph=sess.graph)

/tmp/summary/是事件文件所在的目录，这里是工程目录下的/tmp/summary/目录。第二个参数是事件文件要记录的图，不指定则默认是tensorflow默认的图。 

第二、启动tensorboard

1 tensorboard --logdir=/tmp/summary/ --host=127.0.0.1

Tensoflow基础

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原文地址：https://www.cnblogs.com/yangjingshixinlingdechuanghu/p/13281782.html