为什么要写 tf.Graph().as_default()
时间:2022-07-24
本文章向大家介绍为什么要写 tf.Graph().as_default(),主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
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首先,去tensorflow官网API上查询 tf.Graph() 会看到如下图所示的内容:
总体含义是说:
tf.Graph() 表示实例化了一个类,一个用于 tensorflow 计算和表示用的数据流图,通俗来讲就是:在代码中添加的操作(画中的结点)和数据(画中的线条)都是画在纸上的“画”,而图就是呈现这些画的纸,你可以利用很多线程生成很多张图,但是默认图就只有一张。
tf.Graph().as_default() 表示将这个类实例,也就是新生成的图作为整个 tensorflow 运行环境的默认图,如果只有一个主线程不写也没有关系,tensorflow 里面已经存好了一张默认图,可以使用tf.get_default_graph() 来调用(显示这张默认纸),当你有多个线程就可以创造多个tf.Graph(),就是你可以有一个画图本,有很多张图纸,这时候就会有一个默认图的概念了。
具体的示例代码如下,和图中的一样:
import tensorflow as tf
c=tf.constant(4.0)
assert c.graph is tf.get_default_graph() #看看主程序中新建的一个变量是不是在默认图里
g=tf.Graph()
with g.as_default():
c=tf.constant(30.0)
assert c.graph is g
'''
最终结果是没有报错
'''
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