TensorFlowで、Session()で動かすプログラム構造は、Graphである。Graphクラスについて、簡単に整理しておく。
デフォルトグラフの指定は、以下のようになる。
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graph = tf.get_default_graph() |
新しいグラフを作成して、デフォルトに指定したければ、
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newgraph = tf.Graph() with newgraph.as_default(): … |
グラフデータへアクセスする関数には以下のようなものがある。
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コード：get_tensor_by_name(name) コード：get_operation_by_name(name) コード：get_operations() コード：get_all_collection_keys() コード：get_collection(name, scope=None) コード：add_to_collection(name, value) コード：add_to_collections(name, value) |
上記コードをいくつか以下のように組み込んでみる。
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import tensorflow as tf a = tf.constant(1, name='first') b = tf.constant(2, name='second') sum = a + b; print(tf.get_default_graph().get_operations()) [<tf.Operation 'first' type=Const>, <tf.Operation 'second' type=Const>, <tf.Operation 'add' type=Add>] |
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import tensorflow as tf a = tf.constant(1, name='first') b = tf.constant(2, name='second') sum = a + b; print(tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('add:0')) Tensor("add:0", shape=(), dtype=int32) |
Graphをprotocol bufferにJSON様に出力するためには、
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write_graph(graph/graph_def, logdir, name, as_text=True) |
デフォルトフォルダにgraph_output.datとして出力する場合は、以下のようになる。
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tf.train.write_graph(tf.get_default_graph(), os.getcwd(), 'graph_output.dat') |
具体的に以下の例を動かしてみると、
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import tensorflow as tf import os a = tf.constant(1, name='first') b = tf.constant(2, name='second') sum = a + b; with tf.Session() as sess: sess.run(sum) tf.train.write_graph(sess.graph, os.getcwd(), 'graph_output.dat') |
graph_output.datファイルにGraphが以下のように記述されて出力される。
記述には、３つのノードと、バージョンがJSON様に記載されていいる。
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node { name: "first" op: "Const" attr { key: "dtype" value { type: DT_INT32 } } attr { key: "value" value { tensor { dtype: DT_INT32 tensor_shape { } int_val: 1 } } } } node { name: "second" op: "Const" attr { key: "dtype" value { type: DT_INT32 } } attr { key: "value" value { tensor { dtype: DT_INT32 tensor_shape { } int_val: 2 } } } } node { name: "add" op: "Add" input: "first" input: "second" attr { key: "T" value { type: DT_INT32 } } } versions { producer: 27 } |
Graphには、各種変数等の情報を収めていいる以下のようなCollection Keysが設定されている。
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GLOBAL_VARIABLES LOCAL_VARIABLES MODEL_VARIABLES TRAINABLE_VARIABLES MOVING_AVERAGE_VARIABLES SUMMARIES QUEUE_RUNNERS REGULARIZATION_LOSSES |