tf.reset_default_graph（）

tf.reset_default_graph機能は、デフォルトのグラフィックススタックをクリアし、グローバルなデフォルトのグラフィックスをリセットするために使用されます。 

注：デフォルトのグラフィックスは、現在のスレッドのプロパティです。tf.reset_default_graph機能は、現在のスレッドのみに適用されます。tf.Sessionまたはtf.InteractiveSessionは、この関数を呼び出すアクティブにすると、未定義の動作につながることができます。以前に作成した任意のtf.Operationまたはtf.Tensorオブジェクトは未定義の動作につながる使用してこの関数を呼び出した後。

 

tf.variable_scopeと（' Space_a ' ）：
    A = tf.constant（[ 1、2、3 ]）
tf.variable_scope（と' Space_b ' ）：
    B = tf.constant（[ 7、8、9 ]）
TFと（.variable_scope ' Space_c ' ）
    C = A + B 
、D = A + B 
tf.Session（）ととしてのSES：
    プリント（）
    プリント（b）は、
    プリント（C）
    プリント（D） 
    プリント（sess.run（C））
    印刷（sess.run（D））

 

 

テンソル（ "Space_a /のConst：0"、形状=（3、）、DTYPE = INT32）
テンソル（ "Space_b /のConst：0"、形状=（3、）、DTYPE = INT32）
テンソル（「Space_c /追加：0 」、形状=（3、）、DTYPE = INT32）
テンソル（ "追加：0"、形状=（3、）、DTYPE = INT32）
[8 10 12]
[8 10 12]

 

 

、あなたが実行するたびにクリア増やすノードでtensorflow全体defualtグラフをリセットするには？

 

tf.reset_default_graph（）＃清空dedaultグラフ以及ノード 
とtf.variable_scope（' Space_a ' ）：
    A = tf.constant（[ 1、2、3 ]）
tf.variable_scope（と' Space_b ' ）：
    B = tf.constant （[ 7、8、9 ]）
tf.variable_scope（と' Space_c ' ）
    C = A + B 
、D = A + B 
tf.Session（）ととしてのSES：
    プリント（） 
    プリント（B）
    プリント（C）
    プリント（D）
    プリント（sess.run（c）参照）
    、印刷（sess.run（D））

 

 

テンソル（ "Space_a /のConst：0"、形状=（3、）、DTYPE = INT32）
テンソル（ "Space_b /のConst：0"、形状=（3、）、DTYPE = INT32）
テンソル（「Space_c /追加：0 」、形状=（3、）、DTYPE = INT32）
テンソル（ "追加：0"、形状=（3、）、DTYPE = INT32）
[8 10 12]
[8 10 12]