Tensorflow新图形与默认图形

你为什么要这样做：

graph = tf.Graph.__init__()

与：

graph = tf.get_default_graph()

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我不明白默认图形的用途。

graph=tf.graph.\uuu init\uuuuuuuuuu（）

将实例化一个新的（因此是空的）TensorFlow图形对象，而

graph=tf.get\u default\u graph（）

将为您提供正在处理的默认图形

有关官方网站的更多信息：

TensorFlow Python库有一个默认图，ops构造函数向其中添加节点。默认图形对于许多应用程序来说已经足够了。有关如何显式管理多个图形的信息，请参阅Graph类文档

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图形定义了计算。它不会计算，不能保存任何值。 图表就像一个待办事项列表

您可以在同一个过程中使用多个图形（使用

tf.Graph（）

创建），但默认为一个

注意：您必须为每个图使用不同的会话，但每个图可以在多个会话中使用

更重要的是，会话允许执行图或部分图，它为此分配资源（在一台或多台计算机上），并保存中间结果和变量的实际值

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您可以使用

tf.session

创建会话，并确保使用上下文管理器或

tf.session.close（）

，因为会话的所有资源都已保存。

为什么要使用一个而不是另一个？一个与另一个的示例用例是什么？好问题。恢复模型时的默认图形是什么？如何恢复特定图形而不是默认图形。