TensorFlow小白教程：Graph计算图教程

计算图Graph我们可以理解成一个电路板，我们在电路板定义好电路，然后通过插头进行通电，整个电路就开始运作了。

在TensorFlow中会自动维护一个默认的一个计算图，所以我们能够直接定义的tensor或者运算都直接转换为计算图上以节点。

v1 = tf.constant(value=1,name='v1',shape=(1,2),dtype=tf.float32)
v2 = tf.constant(value=2,name='v2',shape=(1,2),dtype=tf.float32)
add = v1 + v2
with tf.Session() as sess:
    # 判断v1所在的graph是否是默认的graph
    print(v1.graph is tf.get_default_graph())
    print(add)
    # 输出 True
    # 输出 [[3. 3.]]

我们可以通过 tf.get_default_graph() 来获取当前节点所在的计算图。我们通过判断 v1 tensor所在的计算图和默认的计算图进行比较，发现 v1 的值处于默认的计算图上，由此也验证了：TensorFlow会自动维护一个默认的计算图，并将我们的节点添加到默认的计算图上。

我们可以看到默认的计算图上有三个节点，分别是 v1 和 v1 节点，它们共同组成了 add 节点。

如何创建Graph

我们可以通过 tf.Graph() 新增计算图，并通过 as_default() 将变量和计算添加在当前的计算图中，最后通过Session的 graph=计算图 来计算指定的计算图。

# 新增计算图
new_graph = tf.Graph()
with new_graph.as_default():
    # 在新增的计算图中进行计算
    v1 = tf.constant(value=3, name='v1', shape=(1, 2), dtype=tf.float32)
    v2 = tf.constant(value=4, name='v2', shape=(1, 2), dtype=tf.float32)
    add = v1 + v2
#  通过graph=new_graph指定Session所在的计算图
with tf.Session(graph=new_graph) as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(add))
# 在默认计算图中进行计算
v1 = tf.constant(value=1,name='v1',shape=(1,2),dtype=tf.float32)
v2 = tf.constant(value=2,name='v2',shape=(1,2),dtype=tf.float32)
add = v1 + v2
# 通过graph=tf.get_default_graph()指定Session所在默认的计算图
with tf.Session(graph=tf.get_default_graph()) as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(add))
# 输出：[[7. 7.]]
# 输出：[[3. 3.]]

我们可以看出在不同的计算图中，它们之间的tensor和计算是相互隔离的。这就好比两个电路板，它们上面的电路是相互隔离的。

通过Graph整理资源

我们知道两个Graph上的tensor和计算是相互隔离的，在每一个计算图中，我们会有多个集合来管理不同类别的资源。下面是TensorFlow为我们自动管理了一些常用的集合。

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

我们也可以通过 tf.add_to_collection(key,value) 方法去添加我们自定义的集合，通过 tf.get_collection(key) 去获取对应key下面的集合资源。

v1 = tf.constant(value=1,name='v1',shape=(1,2),dtype=tf.float32)
v2 = tf.constant(value=2,name='v2',shape=(1,2),dtype=tf.float32)
add = v1 + v2
# 添加自定义的集合
tf.add_to_collection('my_collection',v1)
tf.add_to_collection('my_collection',v2)
with tf.Session(graph=tf.get_default_graph()) as sess:
    # 获得对应的集合
    print(tf.get_collection('my_collection'))
# 输出：[<tf.Tensor 'v1:0' shape=(1, 2) dtype=float32>, <tf.Tensor 'v2:0' shape=(1, 2) dtype=float32>]

上面这段代码，我们自定义了一个名为 my_collection 的集合，并将 v1 和 v2 通过 add_to_collection 方法添加到对应的集合中。并通过 get_collection 方法获取到了对应的集合。

在日后的开发过程中，我们会运用到集合来管理我们不同的类别的资源，以方便在神经网络中方便获取资源。

复盘

我们今天学习了Graph（计算图），我们定义的节点和计算都定义在这个计算图上，当我们通过Session执行对应的计算时，我们的计算图上的资源开始运转，计算得到最终的结果。

计算图也提供了集合，方便了我们在一个计算图中获取我们想要的不同类别的资源。