P46 tensorflow的图

  • 数据流动
  • 张量流动

 

 

 

import tensorflow as tf
#实现一个加法运算
a=tf.constant(5.0)
b=tf.constant(6.0)
sum1=tf.add(a,b)
#图的定义,默认的这张图,相当于是给程序分配一段内存
graph=tf.get_default_graph()
#图的打印
print(graph)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(sum1))

print(graph)

打印的不是一个结果,是一个地址。

import tensorflow as tf
#实现一个加法运算
a=tf.constant(5.0)
b=tf.constant(6.0)
sum1=tf.add(a,b)
#图的定义,默认的这张图,相当于是给程序分配一段内存
graph=tf.get_default_graph()
#图的打印
print(graph)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(sum1))
    print(a.graph)
    print(sum1.graph)
    print(sess.graph)

  •  说明图在一个地方,在一个内存地址段。
  • 图代表一个程序分配到同一个内存。

import tensorflow as tf

#创建一张图,上下文环境
g=tf.Graph()
print(g) #当创建了新的图后,又分配了新的内存
with g.as_default():
    c=tf.constant(12.0)
    print(c.graph) #当创建了新的图后,又分配了新的内存



#实现一个加法运算
a=tf.constant(5.0)
b=tf.constant(6.0)
sum1=tf.add(a,b)
#图的定义,默认的这张图,相当于是给程序分配一段内存
graph=tf.get_default_graph()
#图的打印
print(graph)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(sum1))
    print(a.graph)
    print(sum1.graph)
    print(sess.graph)

<tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x000000001252D848>
<tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x000000001252D848>
<tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x000000001AD23F88>

11.0
<tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x000000001AD23F88>
<tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x000000001AD23F88>
<tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x000000001AD23F88>

  • 如果创建了多个图,多个图之间互不干扰。
import tensorflow as tf

#创建一张图包含了一组op和tensor,上下文环境
g=tf.Graph()
print(g) #当创建了新的图后,又分配了新的内存
with g.as_default():
    c=tf.constant(12.0)
    print(c.graph) #当创建了新的图后,又分配了新的内存



#实现一个加法运算
a=tf.constant(5.0)
b=tf.constant(6.0)
sum1=tf.add(a,b)
#图的定义,默认的这张图,相当于是给程序分配一段内存
graph=tf.get_default_graph()
#图的打印
print(graph)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(sum1))
    print(a.graph)
    print(sum1.graph)
    print(sess.graph)

 

 注解:

  • op是船,是载体。
  • tensor是被载的东西,是装在船里面的东西。
原文地址:https://www.cnblogs.com/yibeimingyue/p/14163176.html