我使用 tensorflow ops 編寫了一個函數。我知道當我運行該函數時，它會向圖中添加許多操作。但我對如何訪問這些操作感到困惑。例如：def assign_weights(): with tf.name_scope('zheng'): v = tf.Variable(0, 'v', dtype=tf.float32) b = tf.placeholder(tf.float32, shape=()) z = tf.assign(v, b) return z, b僅當我設置為返回值時，我才能使用feed_dict將a值傳遞給。否則無法訪問。如果我們想訪問函數范圍內的許多操作，我們應該設置許多返回值。這是非常丑陋的。bbb我想知道當我使用 tensorflow 運行函數時會發(fā)生什么，以及如何訪問函數作用域中的操作。
2 回答
www說
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顯然，要訪問操作（或張量），我們確實需要對它進行一些引用。恕我直言，一種標準的解決方法是在類中構建圖形并創(chuàng)建類的某些張量屬性并通過對象訪問它們。
或者，如果您更傾向于函數式方法，那么比分別返回所有相關操作和張量更好的方法是返回 dict（或命名元組）。
此外，還有一些專門的函數可以按名稱返回操作：例如get_operation_by_name.
作為這個問題的旁白，您可能還想嘗試急切執(zhí)行，這是必不可少的。
汪汪一只貓
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使用 op 函數時會發(fā)生 3 件事：
創(chuàng)建計算節(jié)點并將其添加到默認圖中
將您的輸入設置為節(jié)點輸入張量
將節(jié)點輸出張量設置為返回值
例如a = tf.add(b, c, name='add')，
將帶有 op 的節(jié)點添加
Add到默認圖形中，名稱為“add”將 b 和 c 設置為節(jié)點輸入張量
將名稱為“add:0”的節(jié)點輸出設置為
所以你可以通過 訪問節(jié)點sess.graph，有很多函數可以訪問節(jié)點，比如 get_operation_by_name。
此外，您可以通過sess.graph_defprotobuf 序列化圖來操作圖，您可以在 tensorflow 源代碼中找到 protobuf 定義，在那里可以找到tensorflow/core/framework一些 .proto 文件。
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