python - 在 tf.Graph() 下定义的 TensorFlow session 运行图

Question

在初始化tf.Session()时，我们可以传入一个类似tf.Session(graph=my_graph)的图，例如:

import tensorflow as tf

# define graph
my_graph = tf.Graph()
with my_graph.as_default():
    a = tf.constant(100., tf.float32, name='a')

# run graph
with tf.Session(graph=my_graph) as sess:
    a = sess.graph.get_operation_by_name('a')
    print(sess.run(a))  # prints None

在上面的例子中，它打印None。我们如何执行 my_graph 中定义的操作？

Answer 1

这是预期的行为，但我明白为什么它会令人惊讶!以下行返回一个 tf.Operation 对象:

a = sess.graph.get_operation_by_name('a')

...当您将 tf.Operation 对象传递给 Session.run() 时，TensorFlow 将执行该操作，但它会丢弃其输出并返回无。

通过显式指定该操作的第 0 个输出并检索 tf.Tensor 对象，以下程序可能具有您所期望的行为:

with tf.Session(graph=my_graph) as sess:
    a = sess.graph.get_operation_by_name('a').outputs[0]
    # Or you could do:
    # a = sess.graph.get_tensor_by_name('a:0')
    print(sess.run(a))  # prints '100.'