【TensorFlow】tf.reset_default_graph()函数

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tf.reset_default_graph函数用于清除默认图形堆栈并重置全局默认图形。

1、无tf.reset_default_graph

import tensorflow as tf

# 执行完 with 里边的语句之后，这个 conv1/ 和 conv2/ 空间还是在内存中的。这时候如果再次执行此代码，就会再生成其他命名空间
with tf.name_scope('conv1') as scope:
    weights1 = tf.Variable([1.0, 2.0], name='weights')
    bias1 = tf.Variable([0.3], name='bias')
 
# 下面是在另外一个命名空间来定义变量的
with tf.name_scope('conv2') as scope:
    weights2 = tf.Variable([4.0, 2.0], name='weights')
    bias2 = tf.Variable([0.33], name='bias')
 
# 所以，实际上weights1 和 weights2 这两个引用名指向了不同的空间，不会冲突
print(weights1.name)
print(weights2.name)
print(bias1.name)
print(bias2.name)

 

 在再次执行的过程中，都会在上一次执行的基础生成新的张量。

2、有 tf.reset_default_graph()

import tensorflow as tf
tf.reset_default_graph()
# 执行完 with 里边的语句之后，这个 conv1/ 和 conv2/ 空间还是在内存中的。这时候如果再次执行此代码，就会再生成其他命名空间
with tf.name_scope('conv1') as scope:
    weights1 = tf.Variable([1.0, 2.0], name='weights')
    bias1 = tf.Variable([0.3], name='bias')
 
# 下面是在另外一个命名空间来定义变量的
with tf.name_scope('conv2') as scope:
    weights2 = tf.Variable([4.0, 2.0], name='weights')
    bias2 = tf.Variable([0.33], name='bias')
 
# 所以，实际上weights1 和 weights2 这两个引用名指向了不同的空间，不会冲突
print(weights1.name)
print(weights2.name)
print(bias1.name)
print(bias2.name)

 

 无论执行多少次生成的张量始终不变。换句话说就是：tf.reset_default_graph函数用于清除默认图形堆栈并重置全局默认图形。