如何在会话中运行多个图形 - Tensorflow API

Question

Tensorflow API提供了一些预先训练模式，使我们能够与任何数据集训练他们。

我想知道如何初始化和一个tensorflow会话中使用多个图形。我想在两个图中导入两个训练好的模型，并将它们用于对象检测，但我在尝试在一个会话中运行多个图时丢失了。

是否有任何特定的方法在一个会话中使用多个图表？

的另一个问题是，即使我创造了2个不同的图形两个不同的会话，并尝试与他们一起工作，我最终得到类似的结果，在第二个作为第一被实例化会话。

Answer 1

每个Session只能有一个Graph。这就是说，根据你特别想做什么，你有几个选择。

第一个选项是创建两个单独的会话和一个图形加载到每个会话，如在the documentation here说明。你提到你用这种方法从每次会话中获得了意想不到的类似结果，但没有更多细节，很难明确你的案例中的问题是什么。我怀疑要么是同一个图被加载到每个会话中，要么是当你尝试单独运行每个会话时，同一个会话正在运行两次，但没有更多细节很难说。

第二个选择是加载两个图形作为主会话图的子图。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。那么你可以把它们当作独立的图表，因为它们之间没有任何关联。在正常运行图形全局函数时，您需要指定这些函数适用于哪个范围。例如，使用其优化器在其中一个子图上执行更新时，只需使用类似this answer中显示的内容即可获取该子图范围的可训练变量。

除非您明确需要这两个图表能够在TensorFlow图形中以某种方式进行交互，否则我会推荐第一种方法，以便您不需要通过子图所需的额外箍环（例如需要过滤在任何特定时刻使用的范围，以及图形全局事物在两者之间共享的可能性）。