图(tf.Graph):计算图,主要用于构建网络,本身不进行任何实际的计算。 会话(tf.session):会话,主要用于执行网络。所有关于神经网络的计算都在这里进行,它执行的依据是计算图或者计算图的一部分,同时,会话也会负责分配计算资源和变量存放,以及维护执行过程中的变量 ...
以下为tf.Session .run 说明,其接受的fetches参数可以有多种类型。 下例中可以看到,当以列表作为参数,运算中有赋值时,大多数时候返回的是旧值,偶尔返回新值。 分开则不会。 表明列表中的运算是独立并行的。 ...
2016-12-30 22:37 0 1393 推荐指数:
图(tf.Graph):计算图,主要用于构建网络,本身不进行任何实际的计算。 会话(tf.session):会话,主要用于执行网络。所有关于神经网络的计算都在这里进行,它执行的依据是计算图或者计算图的一部分,同时,会话也会负责分配计算资源和变量存放,以及维护执行过程中的变量 ...
tf.session对象是执行Operation运算的一个封装环境。Tensor对象会在此执行。 比如: 一个Session会话在调用完成之后是需要释放的,使用close()方法来释放session。 除此之外,也可以使用with语句来打开Session ...
①tf.Session() 运行TensorFlow操作图的类,使用默认注册的图(可以指定运行图) 输出: ②会话资源 会话拥有很多资源,如tf.Variable,tf.QueueBase和tf.ReaderBase等,会话结束后需要进行资源释放 ...
Tensorflow中的图(tf.Graph)和会话(tf.Session) Tensorflow编程系统 Tensorflow工具或者说深度学习本身就是一个连贯紧密的系统。一般的系统是一个自治独立的、能实现复杂功能 ...
Tensorflow依赖于一个高效的C++后端来进行计算。与后端的这个连接叫做session。一般而言,使用TensorFlow程序的流程是先创建一个图,然后在session中启动它。 这里,我们使用更加方便的InteractiveSession类。通过它,你可以更加灵活地构建你的代码 ...
官方tutorial是这么说的: The only difference with a regular Session is that an InteractiveSession installs itself as the default session on construction. ...
tf.InteractiveSession:可以在运行图的时候,插入新的图,可以方便的使用可交互环境来执行 用法: sess = tf.InteractiveSession() a = tf.constant(5.0) b = tf.constant(6.0) c = a * b # We ...
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