tf.reset_default_graph()更新成了什么函数

时间: 2024-05-25 13:15:43 浏览: 125
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TensorFlow使用Graph的基本操作的实现

在TensorFlow 2.x中，tf.reset_default_graph()已经不再使用，因为TensorFlow 2.x使用了eager execution模式，该模式下不需要显式地重置默认图。 相反，可以使用tf.compat.v1.disable_eager_execution()来禁用eager execution模式，并使用tf.compat.v1.reset_default_graph()来重置默认图。
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tf.reset_default_graph()是什么意思

tf.reset_default_graph()是TensorFlow函数，用于清空默认图形中的所有变量和操作。这是为了避免在同一程序中多次定义变量和操作，从而引发错误。在多次运行或调用TensorFlow代码时，建议在代码开头加上tf.reset_...

tf.reset_default_graph()

tf.reset_default_graph() 是 TensorFlow 中用来重置默认图的函数。它会清除当前默认图中的所有节点，使得图中不再有任何张量和操作。这在重新运行模型或定义新模型时很有用。

tf.reset_default_graph()不兼容

在TensorFlow 2.x版本中，不再需要使用tf.reset_default_graph()函数。如果你正在使用TensorFlow 2.x版本，请删除该函数并运行代码。如果你正在使用TensorFlow 1.x版本，请确保你的TensorFlow版本是1.14或更高版本，...

模块tensorflow没有属性tf.reset_default_graph()怎么办

如果你正在使用TensorFlow 2.0或更高版本，那么tf.reset_default_graph()函数已被弃用，因为图形默认不再存在。如果你希望清除计算图，可以使用以下代码： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_...

import time import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference import mnist_train tf.compat.v1.reset_default_graph() EVAL_INTERVAL_SECS = 10 def evaluate(mnist): with tf.Graph().as_default() as g: #定义输入与输出的格式 x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input') y_ = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input') validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels} #直接调用封装好的函数来计算前向传播的结果 y = mnist_inference.inference(x, None) #计算正确率 correcgt_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correcgt_prediction, tf.float32)) #通过变量重命名的方式加载模型 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) variable_to_restore = variable_averages.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(variable_to_restore) #每隔10秒调用一次计算正确率的过程以检测训练过程中正确率的变化 while True: with tf.compat.v1.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(minist_train.MODEL_SAVE_PATH) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: #load the model saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed) print("After %s training steps, validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score)) else: print('No checkpoint file found') return time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS) def main(argv=None): mnist = input_data.read_data_sets(r"D:\Anaconda123\Lib\site-packages\tensorboard\mnist", one_hot=True) evaluate(mnist) if __name__ == '__main__': tf.compat.v1.app.run()对代码进行改进

with tf.Graph().as_default() as g: # 定义输入和输出格式 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input') y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference....

def test(checkpoint_dir, style_name, test_dir, if_adjust_brightness, img_size=[256,256]): # tf.reset_default_graph() result_dir = 'results/'+style_name check_folder(result_dir) test_files = glob('{}/*.*'.format(test_dir)) test_real = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3], name='test') with tf.variable_scope("generator", reuse=False): test_generated = generator.G_net(test_real).fake saver = tf.train.Saver() gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True) with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, gpu_options=gpu_options)) as sess: # tf.global_variables_initializer().run() # load model ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir) # checkpoint file information if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: ckpt_name = os.path.basename(ckpt.model_checkpoint_path) # first line saver.restore(sess, os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name)) print(" [*] Success to read {}".format(os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name))) else: print(" [*] Failed to find a checkpoint") return # stats_graph(tf.get_default_graph()) begin = time.time() for sample_file in tqdm(test_files) : # print('Processing image: ' + sample_file) sample_image = np.asarray(load_test_data(sample_file, img_size)) image_path = os.path.join(result_dir,'{0}'.format(os.path.basename(sample_file))) fake_img = sess.run(test_generated, feed_dict = {test_real : sample_image}) if if_adjust_brightness: save_images(fake_img, image_path, sample_file) else: save_images(fake_img, image_path, None) end = time.time() print(f'test-time: {end-begin} s') print(f'one image test time : {(end-begin)/len(test_files)} s'什么意思

这是一个 Python 函数，该函数接受五个参数：checkpoint_dir，style_name，test_dir，if_adjust_brightness 和 img_size。该函数使用 TensorFlow 实现了一个测试函数，用于测试训练好的 AnimeGAN V2 模型...

# GRADED FUNCTION: forward_propagation def forward_propagation(X, parameters): """ Implements the forward propagation for the model: CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> FLATTEN -> FULLYCONNECTED Arguments: X -- input dataset placeholder, of shape (input size, number of examples) parameters -- python dictionary containing your parameters "W1", "W2" the shapes are given in initialize_parameters Returns: Z3 -- the output of the last LINEAR unit """ # Retrieve the parameters from the dictionary "parameters" W1 = parameters['W1'] W2 = parameters['W2'] ### START CODE HERE ### # CONV2D: stride of 1, padding 'SAME' Z1 = tf.nn.conv2d(X, W1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # RELU A1 = tf.nn.relu(Z1) # MAXPOOL: window 8x8, sride 8, padding 'SAME' P1 = tf.nn.max_pool(A1, ksize=[1, 8, 8, 1], strides=[1, 8, 8, 1], padding='SAME') # CONV2D: filters W2, stride 1, padding 'SAME' Z2 = tf.nn.conv2d(P1, W2, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # RELU A2 = tf.nn.relu(Z2) # MAXPOOL: window 4x4, stride 4, padding 'SAME' P2 = tf.nn.max_pool(A2, ksize=[1, 4, 4, 1], strides=[1, 4, 4, 1], padding='SAME') # FLATTEN P2 = tf.contrib.layers.flatten(P2) # FULLY-CONNECTED without non-linear activation function (not not call softmax). # 6 neurons in output layer. Hint: one of the arguments should be "activation_fn=None" Z3 = tf.contrib.layers.fully_connected(P2, 6, activation_fn=None) ### END CODE HERE ### return Z3 tf.reset_default_graph() with tf.Session() as sess: np.random.seed(1) X, Y = create_placeholders(64, 64, 3, 6) parameters = initialize_parameters() Z3 = forward_propagation(X, parameters) init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) a = sess.run(Z3, {X: np.random.randn(2,64,64,3), Y: np.random.randn(2,6)}) print("Z3 = " + str(a)) 请根据现在python版本修改这段代码

tf.compat.v1.reset_default_graph() X, Y = create_placeholders(64, 64, 3, 6) parameters = initialize_parameters() Z3 = forward_propagation(X, parameters) init = tf.compat.v1.global_variables_...

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，...

给我这个reset_default_graph() 函数具体内容

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 ...

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 ...

module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'

reset_default_graph是TensorFlow 1.x版本中的一个函数，用于重置默认计算图。然而，在TensorFlow 2.x版本中，它已经被弃用了，并且不再存在于tensorflow模块中。 在TensorFlow 2.x中，计算图的管理是自动处理...

module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph解决方法

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module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'怎么解决

在 TensorFlow 2.0 中，没有 reset_default_graph 这个函数，可以使用以下代码代替： python import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() tf.reset_default_graph() 这样就可以重置默认...

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'

在TensorFlow 2.x版本中，不再支持reset_default_graph()函数，因为默认图不再是一个全局变量。如果你想重置图，可以使用以下代码： python import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() tf....
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