Tensorflow中的图（tf.Graph）和会话（tf.Session）的实现

Tensorflow是一款非常流行的机器学习框架，它采用图(graph)表示法来描述计算模型，使用会话(session)执行计算图中的操作。对于初学者而言，理解图和会话是非常重要的。本篇攻略将详细讲解Tensorflow中图和会话的实现方法，并提供两个示例。

一、图（tf.Graph）的实现

1. 定义图

在Tensorflow中，我们可以使用tf.Graph()来创建一个新的图。默认情况下，Tensorflow会自动创建一个默认的图，但我们也可以手动创建新的图。

import tensorflow as tf
my_graph = tf.Graph()

上述代码创建了一个名为my_graph的新图。一旦将操作添加到图中，我们就可以使用Session来执行它们。

2. 添加操作

在Tensorflow中，我们需要将操作添加到图中，然后创建会话并执行这些操作。例子如下：

import tensorflow as tf
my_graph = tf.Graph()

with my_graph.as_default():
  a = tf.constant(3)
  b = tf.constant(4)
  c = tf.add(a, b)

print(c)  # Tensor("Add:0", shape=(), dtype=int32)

在上述代码中，我们首先创建了一个新的图my_graph，并使用with语句将my_graph作为默认图（default graph）的图。接着我们通过tf.constant和tf.add函数来定义两个常量和它们的加法。最后，我们输出运算结果 c。（说明：在打印c的结果里，“Add”是节点的名称，“0”表示具体输出张量的下标位置，因为Add只生成一个输出）

3. 访问操作

在Tensorflow中，我们可以通过调用图对象的get_operations()方法来访问图中的所有操作。

g = tf.Graph()
with g.as_default():
  # Define operations
  a = tf.constant(5)
  b = tf.constant(6)
  c = tf.multiply(a, b)

  # Get all operations in the default graph
  operations = tf.get_default_graph().get_operations()
  print("\nOperations in default graph:")
  for op in operations:
    print(op.name)

  # Get all operations in graph g
  operations = g.get_operations()
  print("\nOperations in graph g:")
  for op in operations:
    print(op.name)

在上述代码中，我们首先定义了一些操作，然后使用tf.get_default_graph()方法获取默认图中的所有操作。我们还创建了一个新的图g，并使用g.as_default()方法将其作为默认图。然后，我们再次使用g.get_operations()方法来访问图g中的所有操作。

二、会话（tf.Session）的实现

1. 运行操作

在创建图之后，我们需要创建一个会话来运行图中的操作。我们可以使用tf.Session()函数创建一个新的会话，并使用会话的run()方法来执行图中的操作。例子如下：

import tensorflow as tf

my_graph = tf.Graph()

with my_graph.as_default():
    a = tf.constant(2)
    b = tf.constant(3)
    c = a + b

    with tf.Session() as sess:
        result = sess.run(c)

    print(result)  # 输出5

在上面的例子中，我们首先创建了一个新的图my_graph，并使用with语句将该图设置为默认图。然后，我们在图my_graph中定义两个常量a和b，以及它们的和c。接着，我们创建一个会话sess，并使用sess.run方法来执行c操作。最后，我们将结果输出。

2. 传递feed_dict

Tensorflow中的占位符（tf.placeholder）允许我们将不确定的值传递给图中的操作。在会话中执行操作时，我们可以使用feed_dict参数将这些值传递给占位符。例如：

import tensorflow as tf

graph = tf.Graph()

with graph.as_default():
    # 占位符
    x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[3])
    y = tf.square(x)

    with tf.Session() as session:
        # 提供占位符的值
        y_values = session.run(y, feed_dict={x: [1.0, 2.0, 3.0]})
        print(y_values)

在这个例子中，我们首先创建了一个新的图graph，并在该图中定义了一个占位符x和它的平方y。在运行会话时，我们提供占位符x的值，并使用session.run()方法来执行y操作。值得注意的是，TF给出了真实值和“占位符”来解决这个问题，feed_dict可以将真实值传给“占位符”。

至此，我们对Tensorflow中图和会话的实现已经有了全面的理解。