graph即tf.Graph(),session即tf.Session(),很多人经常将两者混淆,其实二者完全不是同一个东西. graph定义了计算方式,是一些加减乘除等运算的组合,类似于一个函数.它本身不会进行任何计算,也不保存任何中间计算结果. session用来运行一个graph,或者运行graph的一部分.它类似于一个执行者,给graph灌入输入数据,得到输出,并保存中间的计算结果.同时它也给graph分配计算资源(如内存.显卡等). TensorFlow是一种符号式编程框架,首先要构造…

TensorFlow中的Session.Graph.operation.tensor…

Sep 26, 2016 I've seen a lot of confusion over the rules of tf.Graph and tf.Session in TensorFlow. It's simple: A graph defines the computation. It doesn't compute anything, it doesn't hold any values, it just defines the operations that you specifie…

import tensorflow as tf # create two matrixes matrix1 = tf.constant([[3,3]]) matrix2 = tf.constant([[2], [2]]) product = tf.matmul(matrix1,matrix2) #method1 sess = tf.Session() result = sess.run(product) print(result) sess.close() #method2 with tf.Se…

# tf.Session.run 方法是一个执行tf.Operation或者计算tf.Tensor的一个主要的机制 # 你可以传递一个或者多个tf.Operation或者tf.Tensor对象来给tf.Session.run # TensorFlow会执行operation操作来计算结果 # tf.Session.run需要你来指定一系列的获取,这些决定了返回值 # 这些获取可以是 tf.Operation ,一个tf.Tensor 或者一个tensor-like type 列如tf.Varia…

from tensorflow.python import pywrap_tensorflow import os checkpoint_path=os.path.join('./model.ckpt-100') reader=pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path) var_to_shape_map=reader.get_variable_to_shape_map() for key in var_to_shape_map:…

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