tf.reset_default_graph ()

tf.reset_default_graph función se utiliza para borrar la pila de gráficos predeterminada y restablecer los gráficos globales por defecto.

Nota: Los gráficos por defecto es una propiedad del subproceso actual. La función tf.reset_default_graph sólo se aplica al hilo actual. Cuando un tf.Session o tf.InteractiveSession activan llamar a esta función puede conducir a un comportamiento indefinido. Después de llamar a esta función utilizando cualquier tf.Operation o tf.Tensor objetos previamente creado dará lugar a un comportamiento indefinido.

con tf.variable_scope ( ' Space_a ' ):
    un = tf.constant ([ 1 , 2 , 3 ])
con tf.variable_scope ( ' Space_b ' ):
    b = tf.constant ([ 7 , 8 , 9 ])
con tf.variable_scope ( ' Space_c ' ):
    c = a + b
d = a + b
con tf.Session () como sess:
    impresión (a)
    imprimir (b)
    de impresión (c)
    imprimir (d)
    imprimir (sess.run (c))
    imprimir (sess.run (d))

Tensor ( "Space_a / Const: 0", forma = (3,), dtype = int32)
Tensor ( "Space_b / Const: 0", forma = (3,), dtype = int32)
Tensor ( "Space_c / añadir: 0 ", forma = (3,), dtype = int32)
Tensor ( "añadir: 0", forma = (3,), dtype = int32)
[8 10 12]
[8 10 12]

Cómo borrar cada vez que se ejecuta, tensorflow en el aumento de nodo y reiniciar todo el gráfico defualt?

tf.reset_default_graph () # 清空dedault gráfico以及nodos 
con tf.variable_scope ( ' Space_a ' ):
    un = tf.constant ([ 1 , 2 , 3 ])
con tf.variable_scope ( ' Space_b ' ):
    b = tf.constant ([ 7 , 8 , 9 ])
con tf.variable_scope ( ' Space_c ' ):
    c = a + b
d = a + b
con tf.Session () como sess:
    impresión (a)
    imprimir (b)
    de impresión (c)
    imprimir (d)
    imprimir (sess.run (c))
    imprimir (sess.run (d))

tf.reset_default_graph ()

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