tensorflow：图（Graph）的核心数据结构与通用函数（Utility function）

Tensorflow一些常用基本概念与函数（2）

1. 图（Graph）的核心数据结构

tf.Graph.__init__：建立一个空图；

tf.Graph.as_default()：一个将某图设置为默认图，并返回一个上下文管理器，常与 with 结构相搭配；

g = tf.Graph()
with g.as_default():# Define operations and tensors in `g`.c = tf.constant(30.0)assert c.graph is gc = tf.constant(4.0)
assert c.graph is tf.get_default_graph()

tf.Graph.finalized：返回True，如果图被完成
- tf.Graph.finalize()：完成图的构建，即将其设置为只读模式
```
if not tf.Graph.finalized:tf.Graph.finalize()
```

tf.Graph.control_dependencies(control_inputs)：定义一个控制依赖，并返回一个上下文管理器，也常与 with 结构搭配；

with g.control_dependencies([a, b, c]):....d = …e = …# `d` 和 `e` 将在 `a`, `b`, 和`c`执行完之后运行.def my_func(pred, tensor):with tf.control_dependencies([pred]):# 乘法操作(op)创建在该上下文，所以被加入依赖控制中#执行完pred之后再执行matmulreturn tf.matmul(tensor, tensor)

tf.Graph.device(device_name_or_function)：定义运行图所使用的设备，并返回一个上下文管理器
```
with g.device('/gpu:0'): ...
with g.device('/cpu:0'): ...
```

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