tf.graph().as_default()

时间: 2023-04-26 11:03:06 浏览: 129
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【官方文档】TensorFlow Python API documentation.pdf

tf.graph().as_default()是TensorFlow中的一个函数，用于创建一个默认的计算图。在TensorFlow中，计算图是一个抽象的概念，它描述了TensorFlow中的计算过程。通过使用tf.graph().as_default()函数，我们可以将当前的计算图设置为默认的计算图，这样在后续的操作中，就可以直接使用默认的计算图进行计算。这个函数通常用于在TensorFlow中创建多个计算图的场景中。
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with tf.Graph().as_default(), tf.compat.v1.Session().as_default() as sess: var_list = tf.train.list_variables(ckpt_path) new_var_list = [] for var_name, shape in var_list: # print(var_name) if var_name in except_list: continue

这段代码与上面那段代码一起使用，它的作用是过滤掉不需要的变量。具体来说，它遍历了 var_list 中的所有变量，判断变量名是否在 except_list 中，如果在，则跳过这个变量，否则将这个变量名和形状添加到 new_var_...

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....

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，...

with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as sess: AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'

在 TensorFlow 2.x 版本中，tf.Session() 已经...with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as sess: # 在 TensorFlow 1.x 中使用 Session 如果你的 TensorFlow 版本是 1.x，可以直接使用 tf.Session()。

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...

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...

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() if __name__ == '__main__': evaluate_one_image()改为多线程运算

with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3...

以下代码有什么错误，怎么修改： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3])...

for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) 这里想要输入16张图应该怎么修改

将 image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) 改为 image = tf.reshape(image, [16, 208, 208, 3])。 3. 创建一个占位符 x，其形状为 [16, 208, 208, 3]。 修改后的代码如下所示： python for ...

将这两个代码结合import cv2 import numpy as np import urllib.request import tensorflow as tf # 下载DeepLabv3+模型权重文件 model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz" tar_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug.tar.gz" urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_filename) # 解压缩 with tarfile.open(tar_filename, "r:gz") as tar: tar.extractall() model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb" # 加载模型 graph = tf.Graph() with graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.io.gfile.GFile(model_filename, 'rb') as fid: serialized_graph = fid.read() od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') # 读取图像 image_path = "your_image.jpg" image = cv2.imread(image_path) # 进行图像分割 with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess: input_tensor = graph.get_tensor_by_name('ImageTensor:0') output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: image}) # 解码并可视化分割结果 segmentation_mask = np.squeeze(output) segmentation_mask = np.uint8(segmentation_mask) segmentation_mask = cv2.resize(segmentation_mask, (image.shape[1], image.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 显示原始图像和分割结果 cv2.imshow("Image", image) cv2.imshow("Segmentation Mask", segmentation_mask) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() model1 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='livecell') model2 = models.Cellpose(gpu=True,model_type='nuclei') model3= models.Cellpose(gpu=True,model_type='cyto2') 集成DeepLabv3+模型和cellpose模型

with graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.io.gfile.GFile(model_filename, 'rb') as fid: serialized_graph = fid.read() od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) tf.import_...

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...

ef initialize_parameters(): tf.set_random_seed(1) W1 = tf.get_variable("W1", shape=[4, 4, 3, 8], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(seed=0)) W2 = tf.get_variable("W2", shape=[2, 2, 8, 16], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(seed=0)) parameters = {"W1": W1, "W2": W2} return parameters tf.reset_default_graph() with tf.Session() as sess_test: parameters = initialize_parameters() init = tf.global_variables_initializer() sess_test.run(init) print("W1 = " + str(parameters["W1"].eval()[1,1,1])) print("W2 = " + str(parameters["W2"].eval()[1,1,1])) 请根据现在python版本纠正这段代码

import tensorflow as tf import numpy as np def initialize_parameters(): tf.random.set_seed(1) W1 = tf.Variable(tf.random.normal([4, 4, 3, 8], mean=0, stddev=0.1, seed=0)) W2 = tf.Variable(tf....

import tensorflow as tf ## create a graph g = tf.Graph() # 此处替换掉placeholder，是因为 "placeholder" 不再是 TensorFlow 的一部分了。在 TensorFlow 2.0 中， # 它已被弃用，并被 tf.compat.v1.placeholder 替换。在新版本中建议使用tf.function和tf.Tensor来完成相同的功能. with g.as_default(): # x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, # shape=(None), name='x') x = tf.Tensor(dtype=tf.float32, shape=(None), name='x') w = tf.Variable(2.0, name='weight') b = tf.Variable(0.7, name='bias') z = w*x + b init = tf.global_variables_initializer() ## create a session and pass in graph g with tf.Session(graph=g) as sess: ## initialize w and b: sess.run(init) ## evaluate z: for t in [1.0, 0.6, -1.8]: print('x=%4.1f --> z=%4.1f'%( t, sess.run(z, feed_dict={x:t})))

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