图与会话

图

tf.Graph

TensorFlow计算，表示为数据流图。一个图包含一组表示 tf.Operation计算单位的对象和tf.Tensor表示操作之间流动的数据单元的对象。默认Graph值始终注册，并可通过调用访问 tf.get_default_graph。

a = tf.constant(1.0)
assert c.graph is tf.get_default_graph()

我们可以发现这两个图是一样的。那么如何创建一个图呢，通过tf.Graph()

g1= tf.Graph()
g2= tf.Graph()

with tf.Session() as sess:
    tf.global_variables_initializer().run()
    print(g1,g2,tf.get_default_graph())

图的其它属性和方法

作为一个图的类，自然会有一些图的属性和方法。

as_default()

返回一个上下文管理器，使其成为Graph默认图形。

如果要在同一过程中创建多个图形，则应使用此方法。为了方便起见，提供了一个全局默认图形，如果不明确地创建一个新的图形，所有操作都将添加到此图形中。使用该with关键字的方法来指定在块的范围内创建的操作应添加到此图形中。

g = tf.Graph()
with g.as_default():
  a = tf.constant(1.0)
  assert c.graph is g

会话

tf.Session

运行TensorFlow操作图的类，一个包含ops执行和tensor被评估

a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(6.0)
c = a * b

sess = tf.Session()

print(sess.run(c))

在开启会话的时候指定图

with tf.Session(graph=g) as sess:

资源释放

会话可能拥有很多资源，如 tf.Variable，tf.QueueBase和tf.ReaderBase。在不再需要这些资源时，重要的是释放这些资源。要做到这一点，既可以调用tf.Session.close会话中的方法，也可以使用会话作为上下文管理器。以下两个例子是等效的：

# 使用close手动关闭
sess = tf.Session()
sess.run(...)
sess.close()

# 使用上下文管理器
with tf.Session() as sess:
  sess.run(...)

run方法介绍

run(fetches, feed_dict=None, options=None, run_metadata=None)

运行ops和计算tensor

fetches 可以是单个图形元素，或任意嵌套列表，元组，namedtuple，dict或OrderedDict
feed_dict 允许调用者覆盖图中指定张量的值

如果a,b是其它的类型，比如tensor，同样可以覆盖原先的值

a = tf.placeholder(tf.float32, shape=[])
b = tf.placeholder(tf.float32, shape=[])
c = tf.constant([1,2,3])

with tf.Session() as sess:
    a,b,c = sess.run([a,b,c],feed_dict={a: 1, b: 2,c:[4,5,6]})
    print(a,b,c)

错误

RuntimeError：如果它Session处于无效状态（例如已关闭）。
TypeError：如果fetches或feed_dict键是不合适的类型。
ValueError：如果fetches或feed_dict键无效或引用 Tensor不存在。

其它属性和方法

graph

返回本次会话中的图

as_default()

返回使此对象成为默认会话的上下文管理器。

获取当前的默认会话，请使用 tf.get_default_session

c = tf.constant(..)
sess = tf.Session()

with sess.as_default():
  assert tf.get_default_session() is sess
  print(c.eval())

注意： 使用这个上下文管理器并不会在退出的时候关闭会话，还需要手动的去关闭

c = tf.constant(...)
sess = tf.Session()
with sess.as_default():
  print(c.eval())
# ...
with sess.as_default():
  print(c.eval())

sess.close()