关键词：
创建计算图
下面的代码在内存中创建一个默认计算图。
import tensorflow as tf x = tf.Variable(3, name="x") y = tf.Variable(4, name="y") f = x*x*y + y + 2
代码中声明了变量和函数，这将会在内存中创建一个默认计算图。
默认计算图
默认计算图是TensorFlow默认生成的计算图。
>>> import tensorflow as tf >>> x1 = tf.Variable(1) >>> x1.graph is tf.get_default_graph( ) True
注意
当你在Python shell中进行试验时，通常会多次运行相同的命令，这可能会导致默认图中包含许多重复节点。例如，同个python shell中运行2次x = tf.variable (3, name="x")，会有2个x节点。
可以通过重启Python shell解决这个问题，但更方便的是通过运行tf.reset_default_graph()来重置默认计算图。
显式创建计算图
如果需要，可创建默认图之外的其他计算图。
新节点都会被添加到默认图中，如果想添加到新的图中，需要把新的图设置为默认图。
例如，下面代码中所示的变量x2的情况。
示例
注意 当你在Python shell中进行试验时，通常会多次运行相同的命令，这可能会导致默认图中包含许多重复节点。例如，同个python shell中运行2次x = tf.variable (3, name="x")，会有2个x节点。 可以通过重启Python shell解决这个问题，但更方便的是通过运行tf.reset_default_graph()来重置默认计算图。 显式创建计算图 如果需要，可创建默认图之外的其他计算图。 新节点都会被添加到默认图中，如果想添加到新的图中，需要把新的图设置为默认图。 例如，下面代码中所示的变量x2的情况。 示例
如上所示，要使用新图，创建一个图并使用with块将其临时设置为默认图形。
注意
当你在Python shell中进行试验时，通常会多次运行相同的命令，这可能会导致默认图中包含许多重复节点。例如，同个python shell中运行2次x = tf.variable (3, name="x")，会有2个x节点。
可以通过重启Python shell解决这个问题，但更方便的是通过运行tf.reset_default_graph()来重置默认计算图。
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