tf.graph()作用。哥回来了,重新学习tensorflow,前段时间有事,哥立下誓言,最终实现人脸识别功能。

转载:https://www.cnblogs.com/studylyn/p/9105818.html

为什么要写 tf.Graph().as_default()

首先,去tensorflow官网API上查询 tf.Graph() 会看到如下图所示的内容:

tf.graph()作用。哥回来了,重新学习tensorflow,前段时间有事,哥立下誓言,最终实现人脸识别功能。_第1张图片

总体含义是说:

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。

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