TensorFlow：Graph计算图的概念

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我的一丢丢看法，个人以为计算图是TensorFlow架构中最大的逻辑空间，用来隔离不同项目中定义的变量和运算。

来段程序理解一下

import tensorflow as tf
# Graph()框出一个范围，用来隔离张量和计算，还可以通过tf.Graph.device指定设备，与其他graph下的变量隔离
# collection属于计算图下的概念，相当于一个公共空间，本计算图下的中间变量都可以存在里面，同理，在本计算图下的任何位置，也都可以从collectioin中取到保存进去的变量。g1 = tf.Graph()
with g1.as_default():v = tf.get_variable('v', shape=[1], initializer=tf.ones_initializer)with g1.device('/cpu:0'):result = v * 3with tf.Session(graph=g1) as sess: # 生成Seesion时是要传入计算图的，不过有一个默认的，所以通常见到的不传值的tf.Session()tf.global_variables_initializer().run()print(sess.run(result)) # 必须得run才能获得值# [3.]with tf.variable_scope('', reuse=True):print(sess.run(tf.get_variable('v')))# [1.]

不过我的话，一般用不到这个概念，因为在一个计算图下即可完成我的需求。TensorFlow会默认生成一个计算图，所以也不必写计算图的操作。

计算图也可以理解为一副真正的图，TensorFlow中提供了画这种图的机制，只要在程序中做好标记，TensorFlow是可以自动生成出这么一张图的。eg.

注：该图并非上述程序的对应图

图片引自处理结构

其中，节点（Nodes）在图中表示数学操作,图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组

参考文献

《TensorFlow实战Google深度学习框架》

处理结构

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