1 import numpy as np 2 import tensorflow as tf 3 #图的操作 4 5 #####建立图##### 6 c = tf.constant(0.0) 7 g = tf.Graph() 8 with g.as_default(): 9 c1 = tf.constant(0.0) 10 print(c1.graph) 11 print(g) 12 print(c.graph) 13 14 with tf.Graph().as_default(): 15 g2 = tf.get_default_graph()#获得图 16 print(g2)#得到的是一个新图 17 tf.reset_default_graph()#重置图 18 g3 = tf.get_default_graph() 19 print(g3) 20 21 ######获取张量##### 22 print(c1.name) 23 t = g.get_tensor_by_name(name = "Const:0") 24 print(t) 25 26 #####获取操作符##### 27 a = tf.constant([[1.0, 2.0]]) 28 b = tf.constant([[1.0], [3.0]]) 29 30 tensor1 = tf.matmul(a, b, name = 'exampleop') 31 print(tensor1.name, tensor1) 32 test = g3.get_tensor_by_name('exampleop:0') 33 print(test) 34 35 print(tensor1.op.name) 36 testop = g3.get_operation_by_name("exampleop") 37 print(testop) 38 39 with tf.Session() as sess: 40 test = sess.run(test) 41 print(test) 42 test = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("exampleop:0") 43 print(test) 44 ###tensor1是张量,op是描述张量中的运算关系,是通过访问张量的属性可以找到的 45 46 #####获取对象#####多用于多线程方面 47 tt3 = g.as_graph_element(c1) 48 print(tt3)
tensorflow之图的一些基本操作
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转载自www.cnblogs.com/bigstrawberrywakaka/p/9343485.html
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