python - 如何在 session 中运行多个图形 - Tensorflow API

Question

Tensorflow API提供了很少的预训练模型，并允许我们使用任何数据集训练它们。

我想知道如何在一个 tensorflow session 中初始化和使用多个图。我想在两个图中导入两个经过训练的模型并将它们用于对象检测，但我迷失了尝试在一个 session 中运行多个图。

是否有任何特定的方法可以在一个 session 中处理多个图形？

另一个问题是，即使我为 2 个不同的图形创建了两个不同的 session 并尝试使用它们，我最终在第二个 session 中得到与第一个实例化 session 相似的结果。

Answer 1

每个Session 只能有一个Graph。话虽这么说，但根据您的具体尝试，您有多种选择。

第一个选项是创建两个单独的 session 并在每个 session 中加载一个图表。您提到您使用这种方法从每个 session 中得到了出乎意料的相似结果，但是如果没有更多详细信息，很难找出您的具体问题所在。我怀疑每个 session 都加载了相同的图表，或者当您尝试单独运行每个 session 时，同一个 session 运行了两次，但如果没有更多详细信息，则很难判断。

第二个选项是将两个图加载为主 session 图的子图。您可以在图形中创建两个范围，并为要在该范围内加载的每个图形构建图形。然后你可以把它们当作独立的图，因为它们之间没有联系。运行普通图形全局函数时，您需要指定这些函数适用的范围。例如，当使用其优化器对其中一个子图执行更新时，您只需要使用类似于 this answer 中所示的内容获取该子图范围的可训练变量。 .

除非您明确需要这两个图能够在 TensorFlow 图中以某种方式进行交互，否则我会推荐第一种方法，这样您就不需要跳过子图所需的额外环节(例如需要过滤您在任何给定时刻使用的范围，以及在两者之间共享图形全局事物的可能性)。