Python tf.Graph用法及代碼示例

TensorFlow 計算，表示為數據流圖。

用法

tf.Graph()

tf.function 使用圖表來表示函數的計算。每個圖包含一組tf.Operation 對象，它們代表計算單元；和tf.Tensor 對象，它們表示在操作之間流動的數據單元。

直接使用圖表(已棄用)

tf.Graph 可以在沒有 tf.function 的情況下直接構建和使用，正如 TensorFlow 1 中所要求的那樣，但這已被棄用，建議改用 tf.function。如果直接使用圖，則還需要其他已棄用的 TensorFlow 1 類來執行圖，例如 tf.compat.v1.Session 。

可以使用tf.Graph.as_default 上下文管理器注冊默認圖。然後，操作將被添加到圖中，而不是即刻地執行。例如：

g = tf.Graph()
with g.as_default():
  # Define operations and tensors in `g`.
  c = tf.constant(30.0)
  assert c.graph is g

tf.compat.v1.get_default_graph() 可用於獲取默認圖形。

重要提示：此類對於圖形構造不是線程安全的。所有操作都應該從單個線程創建，或者必須提供外部同步。除非另有說明，否則所有方法都不是線程安全的。

Graph 實例支持按名稱標識的任意數量的"collections"。為方便構建大圖，集合可以存儲相關對象組：例如，tf.Variable 對在構建圖期間創建的所有變量使用集合(名為 tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES )。調用者可以通過指定新名稱來定義其他集合。