with tf.Graph().as_default():

with tf.graph().as_default()：是一个 TensorFlow 的上下文管理器，用于创建一个新的计算图并将其设置为默认图。在这个上下文中，所有的 TensorFlow 操作和变量都将被添加到这个新的计算图中。这个上下文管理器可以确保在多个计算图之间进行切换时，不会出现命名冲突或其他问题。

相关问题

tf.Graph().as_default():

`tf.Graph().as_default()`是TensorFlow中的一个上下文管理器，它用于指定一个默认的计算图（graph）。TensorFlow程序中的计算图是由一系列的操作（`tf.Operation`）和张量（`tf.Tensor`）构成的。在TensorFlow中，默认情况下会自动创建一个默认的计算图，可以通过`tf.get_default_graph()`访问。

在使用TensorFlow时，如果需要定义多个计算图，可以使用`tf.Graph()`创建新的计算图，并使用`as_default()`方法将其设置为默认的计算图，这样在新的计算图中定义的操作和张量就会被添加到该计算图中。例如：

import tensorflow as tf

graph1 = tf.Graph()
with graph1.as_default():
    # 在graph1中定义操作和张量
    a = tf.constant(1)
    b = tf.constant(2)
    c = a + b

graph2 = tf.Graph()
with graph2.as_default():
    # 在graph2中定义操作和张量
    x = tf.constant(3)
    y = tf.constant(4)
    z = x * y

with tf.Session(graph=graph1) as sess1:
    # 在sess1中运行graph1中定义的操作
    result1 = sess1.run(c)

with tf.Session(graph=graph2) as sess2:
    # 在sess2中运行graph2中定义的操作
    result2 = sess2.run(z)

在上面的例子中，我们创建了两个计算图`graph1`和`graph2`，并在每个计算图中定义了一些操作和张量。然后，我们在不同的会话（`tf.Session`）中分别运行了这些操作，并得到了不同的结果。

with tf.graph().as_default():

with tf.graph().as_default()：是一个 TensorFlow 的上下文管理器，用于创建一个新的计算图并将其设置为默认图。在这个上下文中，所有的 TensorFlow 操作和变量都将被添加到这个新的计算图中。这个上下文管理器可以确保在多个计算图之间进行切换时，不会出现命名冲突或其他问题。