多个图

您可以创建与默认图分开的图，并在会话中执行它们。但是，不建议创建和执行多个图，因为它具有以下缺点：

• 在同一程序中创建和使用多个图将需要多个 TensorFlow 会话，并且每个会话将消耗大量资源
• 您无法直接在图之间传递数据

因此，推荐的方法是在单个图中包含多个子图。如果您希望使用自己的图而不是默认图，可以使用tf.graph()命令执行此操作。下面是我们创建自己的图g并将其作为默认图执行的示例：

g = tf.Graph()
output = 0

# Assume Linear Model y = w * x + b

with g.as_default():
 # Define model parameters
 w = tf.Variable([.3], tf.float32)
 b = tf.Variable([-.3], tf.float32)
 # Define model input and output
 x = tf.placeholder(tf.float32)
 y = w * x + b

with tf.Session(graph=g) as tfs:
 # initialize and print the variable y
 tf.global_variables_initializer().run()
 output = tfs.run(y,{x:[1,2,3,4]})

print('output : ',output)