如何理解sess.as_default()和sess.graph.as_default()？

Question

我读了默认()

注意:默认会话是当前线程的属性。如果您创建一个新线程，并希望在该线程中使用默认会话，则必须在该线程的函数中显式添加一个with ()：。

我的理解是，如果在创建新线程时还有两个会话，我们必须设置一个会话来在其中运行TensorFlow代码。因此，要做到这一点，选择一个会话并调用as_default()。

注意:使用sess.as_default()：块输入一个不影响当前默认图。如果使用多个图形，而且sess.graph与tf.get_default_graph的值不同，则必须显式地输入with sess.graph.as_default()：块，以使sess.graph成为默认图。

在sess.as_default()块中，要调用特定的图，必须调用sess.graph.as_default()来运行图形？

Answer 1

tf.Session API提到在会话中启动了一个图形。以下代码说明了这一点：

import tensorflow as tf

graph1 = tf.Graph()
graph2 = tf.Graph()

with graph1.as_default() as graph:
  a = tf.constant(0, name='a')
  graph1_init_op = tf.global_variables_initializer()

with graph2.as_default() as graph:
  a = tf.constant(1, name='a')
  graph2_init_op = tf.global_variables_initializer()

sess1 = tf.Session(graph=graph1)
sess2 = tf.Session(graph=graph2)
sess1.run(graph1_init_op)
sess2.run(graph2_init_op)

# Both tensor names are a!
print(sess1.run(graph1.get_tensor_by_name('a:0'))) # prints 0
print(sess2.run(graph2.get_tensor_by_name('a:0'))) # prints 1

with sess1.as_default() as sess:
  print(sess.run(sess.graph.get_tensor_by_name('a:0'))) # prints 0

with sess2.as_default() as sess:
  print(sess.run(sess.graph.get_tensor_by_name('a:0'))) # prints 1

with graph2.as_default() as g:
  with sess1.as_default() as sess:
    print(tf.get_default_graph() == graph2) # prints True
    print(tf.get_default_session() == sess1) # prints True

    # This is the interesting line
    print(sess.run(sess.graph.get_tensor_by_name('a:0'))) # prints 0
    print(sess.run(g.get_tensor_by_name('a:0'))) # fails

print(tf.get_default_graph() == graph2) # prints False
print(tf.get_default_session() == sess1) # prints False

您不需要调用sess.graph.as_default()来运行图形，但是您需要在图中获得正确的张量或操作才能运行它。上下文允许您使用tf.get_default_graph或tf.get_default_session获取图形或会话。

在上面有趣的行中，默认会话是sess1，它隐式地调用sess1.graph，这是sess1中的图，即graph1，因此它打印0。

在后面的行中，它失败了，因为它试图在graph2中使用sess1运行一个操作。