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這篇文章主要講解了TensorFlow怎么使用Graph，內容清晰明了，對此有興趣的小伙伴可以學習一下，相信大家閱讀完之后會有幫助。
1.創建圖
在tensorflow中，一個程序默認是建立一個圖的，除了系統自動建立圖以外，我們還可以手動建立圖，并做一些其他的操作。
下面我們使用tf.Graph函數建立圖，使用tf.get_default_graph函數來獲取圖，使用reset_default_graph對圖進行重置。
import tensorflow as tf import numpy as np c = tf.constant(1.5) g = tf.Graph() with g.as_default(): c1 = tf.constant(2.0) print(c1.graph) print(g) print(c.graph) g2 = tf.get_default_graph() print(g2) tf.reset_default_graph() g3 = tf.get_default_graph() print(g3)
上述的代碼運行結果如下所示：
根據上述的運行結果，c是在剛開始的默認圖中建立的，所以打印的結果就是13376A1FE10，和g2獲取的默認圖的值是一樣的，然后使用tf.Graph建立了一個新的圖，并添加了變量c1，最后又對圖進行了重置，替代了原來的默認圖。
在使用reset_default_graph()函數的時候，要保證當前圖中資源都已經全部進行了釋放，否則將會報錯。
2.獲取張量
我們可以在圖中通過名字得到其對應的元素，比如獲取圖中的變量和OP等元素。
import tensorflow as tf import numpy as np g = tf.Graph() with g.as_default(): c1 = tf.constant(2.5, name='c1_constant') c2 = tf.Variable(1.5, dtype=tf.float32, name='c2_constant') add = tf.multiply(c1, c2, name='op_add') c_1 = g.get_tensor_by_name(name='c1_constant:0') c_2 = g.get_tensor_by_name(name='c2_constant:0') c_3 = g.get_tensor_by_name(name='op_add:0') print(c_1) print(c_2) print(c_3)
在進行測試時，我們為元素添加了變量名，在設置變量名的時候，設置好的名字會自動添加后面的：0字符。一般我們可以將名字打印出來，在將打印好的名字進行回填。
3.獲取節點操作
獲取節點操作OP的方法和獲取張量的方法非常類似，使用get_operation_by_name.下面是運行實例：
import tensorflow as tf
import numpy as np
a = tf.constant([[1.0, 2.0]])
b = tf.constant([[1.0], [3.0]])
tensor_1 = tf.matmul(a, b, name='matmul_1')
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
t1 = tf.get_default_graph().get_operation_by_name(name='matmul_1')
t2 = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(name='matmul_1:0')
print(t1)
print('t1: ', sess.run(t1))
print('t2: ', sess.run(t2))在上述的代碼中，定義了一個OP操作，命名為matmul_1，在運行時我們將op打印出來，在使用名字后面加上：0我們就能得到OP運算的結果的tensor，注意這兩者的區別。
我們還可以通過get_opreations函數獲取圖中的所有信息。此外，我們還可以使用tf.Grapg.as_graph_element函數將傳入的對象返回為張量或者op。該函數具有驗證和轉換功能。
看完上述內容，是不是對TensorFlow怎么使用Graph有進一步的了解，如果還想學習更多內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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