tensorflow学习笔记-基础知识

tf.Graph().as_default()
https://blog.csdn.net/xc_zhou/article/details/84794226

tf.Graph() 表示实例化了一个类，一个用于 tensorflow 计算和表示用的数据流图，通俗来讲就是：在代码中添加的操作（画中的结点）和数据（画中的线条）都是画在纸上的“画”，而图就是呈现这些画的纸，你可以利用很多线程生成很多张图，但是默认图就只有一张。
tf.Graph().as_default() 表示将这个类实例，也就是新生成的图作为整个 tensorflow 运行环境的默认图，如果只有一个主线程不写也没有关系，tensorflow 里面已经存好了一张默认图，可以使用tf.get_default_graph()来调用（显示这张默认纸），当你有多个线程就可以创造多个tf.Graph()，就是你可以有一个画图本，有很多张图纸，这时候就会有一个默认图的概念了

【Tensorflow】tf.import_graph_def
https://blog.csdn.net/qq_34106574/article/details/82686389

将图从graph_def导入到当前默认图中.
tf.import_graph_def(
graph_def,
input_map=None,
return_elements=None,
name=None,
op_dict=None,
producer_op_list=None
)

2.5 TensorFlow 获取图中所有operation对象 tf.get_operatios_by_name()
https://blog.csdn.net/weixin_37804469/article/details/111875803

tensorflow placeholder和Variable的区别
https://blog.csdn.net/nbxzkok/article/details/83863093
https://stackoverflow.com/questions/36693740/whats-the-difference-between-tf-placeholder-and-tf-variable

tensorflow学习笔记（四十五）：sess.run(tf.global_variables_initializer()) 做了什么？
https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/78291545

tf.Variable
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Variable

tf的所有数据类型
Module: tf.dtypes
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/dtypes

tf.constant
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/constant

tf.compat.v1.Session
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/Session?hl=zh-cn
https://runebook.dev/zh-CN/docs/tensorflow/compat/v1/session

tensorflow tf.assign 和 = + 区别
https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/84259101

TensorFlow的convert_variables_to_constants函数
https://blog.csdn.net/sinat_29957455/article/details/78511119

Tensorflow将模型导出为一个文件及接口设置
https://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/78502910

tensorflow关于get_operation_by_name和get_tensor_by_name的理解
https://blog.csdn.net/qq_34430032/article/details/108524920

Python v1.import_graph_def方法代碼示例
https://vimsky.com/zh-tw/examples/detail/python-method-tensorflow.compat.v1.import_graph_def.html