• TensorFlow入门:Graph


    TensorFlow的计算都是基于图的。

    如果不特殊指定,会使用系统默认图。只要定义了操作,必然会有一个图(自定义的或启动默认的)。

    自定义图的方法:

    g=tf.Graph()

    查看系统当前的图:

    tf.get_default_graph()

    如果想讲自定义的图设置为默认图,可使用如下指令:

    g.as_default()

    在某个图内定义变量及操作('collections'),需要在对应图的命名范围内进行,如with范围内。

    图内的collections可以通过名称进行区分(默认名称或指定新名称)

    图的主要属性包括:

    building_function:判断图是否是函数

    finalized:返回True,如果这个图被终止了

    version:返回图中操作的个数

    图的主要函数:

    as_default()

    device():设置图的运算设备,CPU还是GPU

    finalize():中止图,不能再添加collections

    get_all_collection_keys():返回途中的collections列表

    get_operation_by_name()/get_operations():返回图中的操作(或者按照名字返回操作)

    get_tensor_by_name(name):返回图中的张量

    is_feedable(tensor):张量是否可被feed

    is_fetchable(tensor_or_op):是否能被取出

    name_scope(*args,**kwds):命名空间

    一个图可以在多个sess中运行,一个sess也能运行多个图。

    参考资料

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Osler/p/7687233.html
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