机器学习系列------tensorflow的‘命名空间’

alltolove

        tensorflow的每一个变量和常量都有一个graph作为‘命名空间’，叫做default_graph，代码如下：

1. import tensorflow as tf
   
2. 
   
3. x1=tf.Variable(1)
   
4. x1.graph is tf.get_default_graph()

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        实际上系统将这个x1变量暂存在内存里，所以我说的命名空间是带引号的。如果我们想创建多个graph，要用下列代码：

1. graph=tf.Graph()
   
2. with graph.as_default():
   
3.     x2=tf.Variable(2)
   
4. x2.graph is graph

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        输出为：True。然后看看x2这个变量是否在环境默认的graph里：

1. x2.graph is tf.get_default_graph()

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        输出为：False。如果想重置默认的graph，代码如下：

1. tf.reset_default_graph()

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        tensorflow被设计成两部分，一部分就是graph，相当于我们建立模型。另外一部分叫Session，相当于执行这个模型。对于Session有个生命周期，当一个变量被initiallizer的时候生命周期开始，当Session被关闭的时候生命就结束了。我们看下列代码事例：

1. w=tf.constant(3)
   
2. x=w+2
   
3. y=x+5
   
4. z=x*3
   
5. 
   
6. with tf.Session() as sess:
   
7.     print(y.eval())
   
8.     print(z.eval())

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        w是常量，x,y,z是3个变量，在session里执行y的时候自动会先执行x和w，同样执行z的时候也会先执行x，w，所以x跟w各被执行了2次。代码效率会变低。如何让只执行一次呢，代码如下：

1. with tf.Session() as sess:
   
2.     y_val,z_val=sess.run([y,z])
   
3.     print(y_val)
   
4.     print(z_val)

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        以上2组代码都输出10和15，第二段代码效率高.

第五

新手路过