Tensorflow2.0-数据流图

import tensorflow as tf


def tensorflow_demo():
    # tensorflow中的图有两种：
    # 1、默认图
    # 2、用户自定义的图（tf.Graph()）

    # 流程图：定义数据对象（张量Tensor）和要执行的操作（节点OP）
    # 构建图阶段：
    # 创建一个图
    g = tf.Graph()
    # 在上下文管理器内部就可以定义用户自己创建图的数据和操作
    with g.as_default():
        a_t = tf.constant(2)
        b_t = tf.constant(3)
        c_t = a_t + b_t
    # 执行图阶段
    # 方式1：
    with tf.compat.v1.Session(graph=g) as sess:
        c_t_value = sess.run(c_t)
        print(c_t_value)
        print("我们自己创建的图为：\n", sess.graph)

    # 方式2：（包括会话的开启和关闭）
    # sess = tf.compat.v1.Session(graph=g)
    # c_t_value = sess.run(c_t)
    # print(c_t_value)
    # sess.close()
    return None


def graph_demo():
    # 若没有创建图，则使用默认图:
    a_t = tf.constant(2)
    b_t = tf.constant(3)
    c_t = a_t + b_t
    # 查看默认图的方式有两种：
    # 1、通过调用get_default_graph()方法
    default_graph = tf.compat.v1.get_default_graph()
    print("默认图为：\n", default_graph)
    # 2、通过查看OP或sess的属性来查看图（如sess.graph）


if __name__ == "__main__":
    tensorflow_demo()
    # graph_demo()