不知道大家有沒有遇到一種情況，就是你用 jupyter notebook 或其他 IDE 分段執行程式碼時，run 節點架構時，tensorflow 噴出錯誤告訴你節點錯誤，這個就是新手常犯的錯誤：在同個 graph 重覆宣告啦！

首先，我們必須要知道tensorflow運作原理，tensorflow的運作原理就像是在堆骨牌一樣，你必須先將整個結構定義好，接著才能丟給session去執行，因此，很多新手就會因為重覆執行程式碼，導致 tensorflow 在同個 graph 上畫出一樣的東西而導致錯誤。

(如上圖，當你在 jupyter notebook 對第二個 cell 按了好幾次執行，其實也在 graph 裡產生很多個 c0常數)

Okay 那我們該如何管理這些graph呢？
第一點，tensoflow 有預設的 graph，如果你沒有特別指定，那麼宣告的 tensor 節點都是在預設的 graph 上，如果需要這張預設的 graph，你可以呼叫
tf.get_default_graph()
來取得。

第二點，如果你新開一張 graph 使用，你可以使用
with tf.Graph().as_default()
如此，你以下所宣告的節點就會在此 graph 上。

這邊為大家示範，在預設 graph 和另外兩個新的 graph 使用的程式碼範例。

tf.constant(0, name="c0")

with tf.Graph().as_default() as g1:
    tf.constant(1, name="c1")

with tf.Graph().as_default() as g2:
    tf.constant(2, name="c2")

我在預設的 graph 宣告 c0這個常數，在 g1 宣告 c1，g2 宣告 c2，最後個別產生三個不同的 session 在各自不同的 graph 上執行。

sess0 = tf.Session()
sess1 = tf.Session(graph=g1)
sess2 = tf.Session(graph=g2)

t0 = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('c0:0')
t1 = sess1.graph.get_tensor_by_name('c1:0')
t2 = sess2.graph.get_tensor_by_name('c2:0')

result0 = sess0.run(t0)
result1 = sess1.run(t1)
result2 = sess2.run(t2)

print("result 0: {}".format(result0))
print("result 1: {}".format(result1))
print("result 2: {}".format(result2))

print("default graph: {}".format([n.name for n in tf.get_default_graph().as_graph_def().node]))
print("graph 1: {}".format([n.name for n in g1.as_graph_def().node]))
print("graph 2: {}".format([n.name for n in g2.as_graph_def().node]))

sess0.close()
sess1.close()
sess2.close()

結果印出。

以上就是 tensorflow 多個 graph 的使用方式。

github原始碼