[442]tf.Graph().as_default()

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我是靠谱客的博主着急狗，最近开发中收集的这篇文章主要介绍[442]tf.Graph().as_default()，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。

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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tf.Graph() 函数非常重要，注意体现在两个方面

它可以通过tensorboard用图形化界面展示出来流程结构
它可以整合一段代码为一个整体存在于一个图中

声明情况大体有三种

tensor:通过张量本身直接出graph

# -*- coding: utf-8 -*-  
import tensorflow as tf
 
c = tf.constant(4.0)
 
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
c_out = sess.run(c)
print(c_out)
print(c.graph == tf.get_default_graph())
print(c.graph)
print(tf.get_default_graph())

输出

4.0
True
<tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x7f382f9ef110>
<tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x7f382f9ef110>

2.通过声明一个默认的，然后定义张量内容，在后面可以调用或保存

# -*- coding: utf-8 -*-  
import tensorflow as tf
 
g = tf.Graph()
with g.as_default():
    c = tf.constant(4.0)
 
sess = tf.Session(graph=g)
c_out = sess.run(c)
print(c_out)
print(g)
print(tf.get_default_graph())

输出

4.0
<tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x7f65f1cb2fd0>
<tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x7f65de447c90>

3.通过多个声明，在后面通过变量名来分别调用

# -*- coding: utf-8 -*-  
import tensorflow as tf
 
g1 = tf.Graph()
with g1.as_default():
    c1 = tf.constant(4.0)
 
g2 = tf.Graph()
with g2.as_default():
    c2 = tf.constant(20.0)
 
with tf.Session(graph=g1) as sess1:
    print(sess1.run(c1))
with tf.Session(graph=g2) as sess2:
    print(sess2.run(c2))

输出

4.0
20.0

对graph的操作大体有三种

1.保存

# -*- coding: utf-8 -*-  
import tensorflow as tf
 
g1 = tf.Graph()
with g1.as_default():
    # 需要加上名称，在读取pb文件的时候，是通过name和下标来取得对应的tensor的
    c1 = tf.constant(4.0, name='c1')
 
g2 = tf.Graph()
with g2.as_default():
    c2 = tf.constant(20.0)
 
with tf.Session(graph=g1) as sess1:
    print(sess1.run(c1))
with tf.Session(graph=g2) as sess2:
    print(sess2.run(c2))
 
# g1的图定义，包含pb的path, pb文件名，是否是文本默认False
tf.train.write_graph(g1.as_graph_def(),'.','graph.pb',False)

输出

4.0
20.0

并且在当前文件夹下面生成graph.pb文件

2.从pb文件中调用

# -*- coding: utf-8 -*-  
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile
 
#load graph
with gfile.FastGFile("./graph.pb",'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')
 
sess = tf.Session()
c1_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("c1:0")
c1 = sess.run(c1_tensor)
print(c1)

输出

4.0

3.穿插调用

# -*- coding: utf-8 -*-  
import tensorflow as tf
 
g1 = tf.Graph()
with g1.as_default():
    # 声明的变量有名称是一个好的习惯，方便以后使用
    c1 = tf.constant(4.0, name="c1")
 
g2 = tf.Graph()
with g2.as_default():
    c2 = tf.constant(20.0, name="c2")
 
with tf.Session(graph=g2) as sess1:
    # 通过名称和下标来得到相应的值
    c1_list = tf.import_graph_def(g1.as_graph_def(), return_elements = ["c1:0"], name = '')
    print(sess1.run(c1_list[0]+c2))

输出