Tensorflow计算模型 —— 计算图

时间：2023-02-06 09:00:26

转载自：http://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/69053626

　　Tensorflow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统，计算图也叫数据流图，可以把计算图看做是一种有向图，Tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。

计算图的使用

　　在tensorflow程序中，系统会维护一个默认的计算图，通过tf.get_default_graph()函数可以获取当前默认的计算图，为了向默认的计算图中添加一个操作，我们只需要简单的调用一个函数：

c = tf.constant(3.0)

assert c.graph == tf.get_default_graph()

　　除了使用默认的计算图，Tensorflow支持通过tf.Graph()函数来生成新的计算图，不同计算图的张量和运算都不会共享，使用tf.Graph.as_default()覆盖当前的默认图。

g = tf.Graph()

with g.as_default():

    c = tf.constant(3.0)

    assert c.graph is g
#coding:utf-8

import tensorflow as tf

g1 = tf.Graph()

with g1.as_default():

    # 在图g1中定义初始变量c, 并设置初始值为0

    v = tf.get_variable("v", shape=[1], initializer = tf.zeros_initializer(dtype=tf.float32))

g2 = tf.Graph()

with g2.as_default():

    # 在图g1中定义初始变量c, 并设置初始值为1

    v = tf.get_variable("v", shape=[1], initializer = tf.ones_initializer(dtype=tf.float32))

with tf.Session(graph=g1) as sess:

    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    with tf.variable_scope('', reuse=True):

        # 输出值为0

        print sess.run(tf.get_variable("v"))

with tf.Session(graph=g2) as sess:

    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    with tf.variable_scope('', reuse=True):

       # 输出值为1

       print sess.run(tf.get_variable('v'))

　　上面的代码产生了两个计算图，当运行不同的计算图时，变量v的值是不一样的。同时，计算图Graph通过tf.Graph.device()函数来制定运行计算图的设备, 下图定义的程序可以将加法计算跑在GPU上

g = tf.Graph()

# 指定计算运行的设备

with g.device('/gpu:0'):

    result = a + b

　　在一个计算图中，可以通过集合（collection）来管理不同类别的资源，一个计算图Graph实例支持任意数量的 name定义的collection, 当构建一个计算图时，collections可以存储一组相关的对象。

　　例如：tf.Variables使用一个collection (named tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES)存储所有的变量，当构建计算图的时候。可以通过tf.add_to_collection()函数将资源加入一个collection中，然后通过tf.get_collection获取一个集合里面的所有资源。

tensorflow中自动管理了一些常用的集合，如下表:

集合名称

集合内容　

使用场景

tf.GraphKeys.VARIABLES

所有变量

持久化tensorflow模型

tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES

可学习的变量（一般指神经网络中的参数）

模型训练、生成模型可视化内容

tf.GraphKeys.SUMMARIES

日志生成相关的张量

tensorflow计算可视化

tf.GraphKeys.QUEUE_RUNNERS

处理输入的QueueRunner

输入处理

tf.GraphKeys.MOVING_AVERAGE_VARIABLES

所有计算了滑动平均值的变量

计算变量的滑动平均值

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