reset_default_graph() 函数在tensorflow的那个版本里面有

`reset_default_graph()` 函数是 TensorFlow 1.x 版本的函数，在 TensorFlow 2.x 版本中已经被移除。因此，如果您在使用 TensorFlow 2.x 版本，是无法使用 `reset_default_graph()` 函数的。

在 TensorFlow 2.x 版本中，计算图的管理机制发生了变化，不再需要手动管理计算图。相反，TensorFlow 2.x 采用了动态计算图（Dynamic Graph）的机制，使得计算图的创建和执行变得更加灵活和简单。

如果您需要在 TensorFlow 2.x 版本中清除默认图（默认情况下，TensorFlow 2.x 会自动创建一个默认图），可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.reset_default_graph() 

需要注意的是，`reset_default_graph()` 函数是在 TensorFlow 1.x 版本中被引入的，因此如果您正在使用 TensorFlow 1.x 版本，可以按照上一条回答中的方法使用该函数。

相关问题

pycharm里面的reset_default_graph函数在哪个包里

`reset_default_graph()` 函数并不在 PyCharm 中，而是在 TensorFlow 库中。

这个函数用于清除当前默认的计算图，并设置全局图为默认图。因此，如果您想使用 TensorFlow 的这个函数，您需要先安装 TensorFlow 库，然后在您的 Python 代码中导入 TensorFlow 库并使用 `reset_default_graph()` 函数。

以下是一个使用 `reset_default_graph()` 函数的示例代码:

import tensorflow as tf

# 创建计算图
g = tf.Graph()
with g.as_default():
    x = tf.constant(1.0, name='x')
    y = tf.constant(2.0, name='y')
    z = tf.add(x, y, name='sum')

# 执行计算图
with tf.Session(graph=g) as sess:
    result = sess.run(z)
    print(result)

# 清除计算图
tf.reset_default_graph()

需要注意的是，当您使用 TensorFlow 时，建议您使用虚拟环境来管理您的 Python 环境，以便更好地隔离不同的项目和依赖项。

给我这个reset_default_graph() 函数具体内容

`reset_default_graph()` 函数的具体代码如下：

def reset_default_graph():
    """Resets the default graph and clears the values of all variables in the graph."""
    tf.reset_default_graph()
    sess = tf.compat.v1.get_default_session()
    if sess:
        sess.close()
    tf.compat.v1.keras.backend.clear_session()

这个函数的目的是重置默认的计算图，并清除计算图中所有变量的值。它包含以下三个操作：

1. 调用 `tf.reset_default_graph()` 函数，该函数会清除默认计算图中的所有节点和边。

2. 调用 `tf.compat.v1.get_default_session()` 函数获取当前默认的 TensorFlow 会话（Session）。如果会话存在，则调用 `sess.close()` 函数关闭会话。

3. 调用 `tf.compat.v1.keras.backend.clear_session()` 函数清除 Keras 后端的状态。这个函数的作用是清除 Keras 中所有层和模型的状态，以便重新构建新的层和模型。

需要注意的是，这个函数是在 TensorFlow 1.x 版本中被引入的，并且在 TensorFlow 2.x 版本中已经被移除。如果您正在使用 TensorFlow 2.x 版本，应该使用上一条回答中提到的代码来清除默认图。