1. 定义两个不同的图



In [ ]:

    
import tensorflow as tf

g1 = tf.Graph()
with g1.as_default():
    v = tf.get_variable("v", [1], initializer = tf.zeros_initializer()) # 设置初始值为0

g2 = tf.Graph()
with g2.as_default():
    v = tf.get_variable("v", [1], initializer = tf.ones_initializer())  # 设置初始值为1
    
with tf.Session(graph = g1) as sess:
    tf.global_variables_initializer().run()
    with tf.variable_scope("", reuse=True):
        print(sess.run(tf.get_variable("v")))

with tf.Session(graph = g2) as sess:
    tf.global_variables_initializer().run()
    with tf.variable_scope("", reuse=True):
        print(sess.run(tf.get_variable("v")))









    



[ 0.]
[ 1.]

2. 张量的概念



In [3]:

    
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0, 2.0], name="a")
b = tf.constant([2.0, 3.0], name="b")
result = a + b
print result

sess = tf.InteractiveSession ()
print(result.eval())
sess.close()









    



  File "<ipython-input-3-e2ce21b584a1>", line 5
    print result
               ^
SyntaxError: Missing parentheses in call to 'print'

3. 会话的使用

3.1 创建和关闭会话



In [3]:

    
# 创建一个会话。
sess = tf.Session()

# 使用会话得到之前计算的结果。
print(sess.run(result))

# 关闭会话使得本次运行中使用到的资源可以被释放。
sess.close()









    



[ 3.  5.]

3.2 使用with statement 来创建会话



In [4]:

    
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(result))









    



[ 3.  5.]

3.3 指定默认会话



In [5]:

    
sess = tf.Session()
with sess.as_default():
     print(result.eval())









    



[ 3.  5.]



In [6]:

    
sess = tf.Session()

# 下面的两个命令有相同的功能。
print(sess.run(result))
print(result.eval(session=sess))









    



[ 3.  5.]
[ 3.  5.]

4. 使用tf.InteractiveSession构建会话



In [7]:

    
sess = tf.InteractiveSession ()
print(result.eval())
sess.close()









    



[ 3.  5.]

5. 通过ConfigProto配置会话



In [8]:

    
config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)
sess1 = tf.InteractiveSession(config=config)
sess2 = tf.Session(config=config)