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

转载于:https://www.cnblogs.com/Osler/p/7687233.html

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