圖

圖默認(rèn)已經(jīng)注冊，一組表示 tf.Operation計算單位的對象和tf.Tensor表示操作之間流動的數(shù)據(jù)單元的對象。

獲取調(diào)用：

tf.get_default_graph() op、sess或者tensor 的graph屬性 import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#實現(xiàn)一個加法運算 a=tf.constant(5.0) b=tf.constant(6.0)print(a,b)sum1=tf.add(a,b)#默認(rèn)的這張圖，相當(dāng)于是給程序分配一段內(nèi)存 graph=tf.get_default_graph()print(graph)print(sum1)with tf.Session() as sess:print(sess.run(sum1))print(a.graph)print(sum1.graph)print(sess.graph) Tensor("Const:0", shape=(), dtype=float32) Tensor("Const_1:0", shape=(), dtype=float32) <tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x00000184549AA390> Tensor("Add:0", shape=(), dtype=float32) 11.0 <tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x00000184549AA390> <tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x00000184549AA390> <tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x00000184549AA390>

圖的創(chuàng)建

tf.Graph()

使用新創(chuàng)建的圖g = tf.Graph() with g.as_default(): a = tf.constant(1.0) assert c.graph is g g=tf.Graph()print(g) with g.as_default():c=tf.constant(11.0)print(c.graph) <tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x000001BF67EBB390> <tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x000001BF67EBB390>

OP

op：只要使用TensorFlow的API定義的函數(shù)都是OP

會話

1.運行圖的結(jié)構(gòu)
2.分配資源計算
3.掌握資源（變量的資源，隊列，線程）

tf.Session()
運行TensorFlow操作圖的類，使用默認(rèn)注冊的圖（可以指定運行圖）

會話資源
會話可能擁有很多資源，如 tf.Variable，tf.QueueBase
和tf.ReaderBase，會話結(jié)束后需要進行資源釋放

sess = tf.Session() sess.run(…) sess.close()
使用上下文管理器
with tf.Session() as sess:
sess.run(…)

config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)
交互式：tf.InteractiveSession()

會話的run()方法

run(fetches, feed_dict=None,graph=None)
運行ops和計算tensor
嵌套列表，元組，
namedtuple，dict或OrderedDict(重載的運算符也能運行)

feed_dict 允許調(diào)用者覆蓋圖中指定張量的值,提供給
placeholder使用

返回值異常
RuntimeError：如果它Session處于無效狀態(tài)（例如已關(guān)閉）。
TypeError：如果fetches或feed_dict鍵是不合適的類型。
ValueError：如果fetches或feed_dict鍵無效或引用 Tensor不存在。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python人工智能——深度学习——TensorFlow——图和会话的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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