TensorFlow获取全局图、张量和运算。

作者:慕青      发布时间:2021-04-18      浏览量:0
1创建图的方法c=tf.常数(0.0)g

1创建图的方法

<创建图的方法><创建图的方法>c=tf.常数(0.0)g=tf.gram(),带有g.as_default():c1=tf.常数(0.0)创建图的方法(c1.Graphprint(G)print(C)创建图的方法(c图)g2=tf.get_defaultGraphprint(G3)print(“g3”),

<获取节点操作><获取节点操作class=“class”>a=tf.常数([[1.0,2.0])t=g.get_tensor_by_name(name=“const:0”)打印(T)

<获取节点操作op

<获取节点操作op

<获取节点操作><获取节点操作><获取节点操作><获取节点操作>>a=tf.常数([[1.0,2.0])b=tf.常数([[1.0],[3.0]])Name=‘exampleop’)使用tfs.ession()打印(tensor1.name,tensor1)test=g3.get_tensor_by_name(“exampleop:0”)print(test)print(‘tensor1.op.name’,tensor1.op.name,tetop=g3.get_operation_by_name(“exampleop”)print(‘testop’,tetop),tfs.ession()作为SESS:test=sess.run(Test)print(Test)test=tf.get_Default_gram()。Get_tensor_by_name(“exampleop:0”)print(Test)

4获取所有列表

#返回图t 2=g.get_Operations()print(Tt2)#5中的操作节点列表,print(Tt2)#5获取对象tt3=g.as_GraphElement(C1)print(TT3)print(“_\n”)

5

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