tensorflow中创建多个计算图(Graph)
tf程序中,系统会自动创建并维护一个默认的计算图,计算图可以理解为神经网络(Neural Network)结构的程序化描述。如果不显式指定所归属的计算图,则所有的tensor和Operation都是在默认计算图中定义的,使用tf.get_default_graph()函数可以获取当前默认的计算图句柄。
# -*- coding: utf-8 -*-)
import tensorflow as tf
a=tf.constant([1.0,2.0])
b=tf.constant([1.0,2.0])
result = a+b
print(a.graph is tf.get_default_graph()) # 输出为True,表示tensor a 是在默认的计算图中定义的
print(result.graph is tf.get_default_graph()) # 输出为True, 表示 Operation result 是在默认的计算图中定义的
print 'a.graph = {0}'.format(a.graph)
print 'default graph = {0}'.format(tf.get_default_graph())
输出:
True
True
a.graph = <tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x7f0480c9ca90>
default graph = <tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x7f0480c9ca90>
tf中可以定义多个计算图,不同计算图上的张量和运算是相互独立的,不会共享。计算图可以用来隔离张量和计算,同时提供了管理张量和计算的机制。计算图可以通过Graph.device函数来指定运行计算的设备,为TensorFlow充分利用GPU/CPU提供了机制。
- 使用 g = tf.Graph()函数创建新的计算图;
- 在with g.as_default():语句下定义属于计算图g的张量和操作
- 在with tf.Session()中通过参数 graph = xxx指定当前会话所运行的计算图;
- 如果没有显式指定张量和操作所属的计算图,则这些张量和操作属于默认计算图;
- 一个图可以在多个sess中运行,一个sess也能运行多个图
创建多个计算图:
# -*- coding: utf-8 -*-)
import tensorflow as tf
# 在系统默认计算图上创建张量和操作
a=tf.constant([1.0,2.0])
b=tf.constant([2.0,1.0])
result = a+b
# 定义两个计算图
g1=tf.Graph()
g2=tf.Graph()
# 在计算图g1中定义张量和操作
with g1.as_default():
a = tf.constant([1.0, 1.0])
b = tf.constant([1.0, 1.0])
result1 = a + b
with g2.as_default():
a = tf.constant([2.0, 2.0])
b = tf.constant([2.0, 2.0])
result2 = a + b
# 在g1计算图上创建会话
with tf.Session(graph=g1) as sess:
out = sess.run(result1)
print 'with graph g1, result: {0}'.format(out)
with tf.Session(graph=g2) as sess:
out = sess.run(result2)
print 'with graph g2, result: {0}'.format(out)
# 在默认计算图上创建会话
with tf.Session(graph=tf.get_default_graph()) as sess:
out = sess.run(result)
print 'with graph default, result: {0}'.format(out)
print g1.version # 返回计算图中操作的个数
输出:
with graph g1, result: [ 2. 2.]
with graph g2, result: [ 4. 4.]
with graph default, result: [ 3. 3.]
3
tensorflow中创建多个计算图(Graph)的更多相关文章
- Tensorflow中的图(tf.Graph)和会话(tf.Session)详解
Tensorflow中的图(tf.Graph)和会话(tf.Session) Tensorflow编程系统 Tensorflow工具或者说深度学习本身就是一个连贯紧密的系统.一般的系统是一个自治独立的 ...
- tensorflow中有向图(计算图、Graph)、上下文环境(Session)和执行流程
计算图(Graph) Tensorflow是基于图(Graph)的计算框架,图的节点由事先定义的运算(操作.Operation)构成,图的各个节点之间由张量(tensor)来链接,Tensorflow ...
- TensorFlow 中的张量,图,会话
tensor的含义是张量,张量是什么,听起来很高深的样子,其实我们对于张量一点都不陌生,因为像标量,向量,矩阵这些都可以被认为是特殊的张量.如下图所示: 在TensorFlow中,tensor实际上就 ...
- tensorflow中slim模块api介绍
tensorflow中slim模块api介绍 翻译 2017年08月29日 20:13:35 http://blog.csdn.net/guvcolie/article/details/77686 ...
- TensorFlow中的设备管理——Device的创建与注册机制
背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 作为一款优秀的异构深度学习算法框架,TensorFlow可以在多种设备上运行算 ...
- TensorFlow中的Session、Graph、operation、tensor
TensorFlow中的Session.Graph.operation.tensor
- TensorFlow中的Placement启发式算法模块——Placer
背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 受限于单个Device的计算能力和存储大小,许多深度学习模型都有着使用模型分片 ...
- Tensorflow中的run()函数
1 run()函数存在的意义 run()函数可以让代码变得更加简洁,在搭建神经网络(一)中,经历了数据集准备.前向传播过程设计.损失函数及反向传播过程设计等三个过程,形成计算网络,再通过会话tf.Se ...
- [翻译] Tensorflow中name scope和variable scope的区别是什么
翻译自:https://stackoverflow.com/questions/35919020/whats-the-difference-of-name-scope-and-a-variable-s ...
随机推荐
- Python异步非阻塞IO多路复用Select/Poll/Epoll使用,线程,进程,协程
1.使用select模拟socketserver伪并发处理客户端请求,代码如下: import socket import select sk = socket.socket() sk.bind((' ...
- PHP/Yii2操作Cookie,常见问题以及注意事项
设置Cookie PHP setcookie("name", "Larry",time()+3600 Yii2 $cookies = Yii::$app-> ...
- javascript;Jquery;获取JSON对象,无刷新评论实例。
<!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> < ...
- VMWare中安装windowsXP遇到的问题
XP系统安装 1.安装Windows和安装linux不一样,创建虚拟机完成后Linux自动根据硬盘进行系统安装,不需要提前分区.而windows必须进行提前分区,这个分区是在虚拟磁盘上完成的,就是你创 ...
- qq 微信 微博 第三方分享
<html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" ...
- sql中in和exists的区别效率问题 转
in 和exists in是把外表和内表作hash 连接,而exists 是对外表作loop 循环,每次loop 循环再对内表进行查询. 一直以来认为exists 比in 效率高的说法是不准确的.如果 ...
- Wi-Fi基带芯片和Wi-Fi无线网卡设计方案
转:http://wenku.baidu.com/link?url=Q0ImC 0IIG7qrbB8DpGrrU3aOYvxNYCyHsxukspH8XMCDYMjYMPSJq_TCISC5amsNY ...
- Docker容器技术-自动化部署
一.用Chef自动化部署Docker 1.为什么需要自动化部署? Docker引擎需要配置很多参数(cgroups.内存.CPU.文件系统等) 识别Docker容器运行在哪个宿主机上 耗时且容易出错, ...
- php的正则表达式
这篇文章介绍的内容是关于php的正则表达式 ,有着一定的参考价值,现在分享给大家,有需要的朋友可以参考一下. 正则表达式是一种描述字符串结果的语法规则,是一个特定的格式化模式,可以匹配.替换.截取匹配 ...
- 一览Swift中的常用关键字
要学习Swift这门语言,就必须先了解Swift的关键字及对应的解释.这里就列一下在Swift中常用到的关键字. 关键字是类似于标识符的保留字符序列,除非用重音符号(`)将其括起来,否则不能用作标识符 ...