Aula 10 - Tensor Flow - Grafos
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Aula 10 - Tensor Flow - Grafos
Grafos são conjuntos de
nós (vértices) conectados por
arestas.
No
tensorflow cada
nó é uma
operação que recebe
entradas e pode fornecer alguma
saída.
O que o
tensorflow faz é construir um grafo, e executá-lo
Vamos criar o seguinte grafo:
Código
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
n1 = tf.constant(1)
n2 = tf.constant(2)
n3 = n1 + n2
with tf.Session() as sess:
result = sess.run(n3)
print(result)
#Saída: 3
print(n3)
#Saída: Tensor("add:0", shape=(), dtype=int32)
print(tf.get_default_graph())
#Saída: <tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x7f980f503350>
O tensorflow cria um grafo default sempre.
Vamos criar um outro
g = tf.Graph()
print(g)
#Saída: <tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x7f980a513910>
Vamos atribuir o grafo padrão a variável graph_one
graph_one = tf.get_default_graph()
print(graph_one )
#Saída: <tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x7f980f503350>
Vamos criar outro grafo e atribuir a variável graph_two
graph_two = tf.Graph()
print(graph_two)
#Saída: <tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x7f980e74b810>
Vamos usar o graph_two como default
with graph_two.as_default():
print(graph_two is tf.get_default_graph())
#Saída: True
Se usar fora do with, ele já não é o default
print(graph_two is tf.get_default_graph())
#Saída: False
Nessa aula a gente fez operações básicas de constantes e as executamos em sessões regulares e interativas.
Por essa aula é só.
Nos vemos na próxima, \o/ e até lá.
Ficamos por aqui e até a próxima.
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Obrigado, até a próxima e bons estudos. ;)
