TensorFlow 高级图概念指南 🧠

TensorFlow 的计算图（Graph）是构建模型的核心，掌握其高级特性能显著提升开发效率。以下是关键概念解析：

1. 计算图结构

• 节点类型：Tensor（张量）表示数据，Operation（操作）表示计算逻辑
• 图构建方式：使用 tf.Graph() 创建图，通过 sess = tf.Session(graph=graph) 指定会话
• 可视化工具：TensorBoard 可用于分析图结构

2. 变量与占位符

• 变量：通过 tf.Variable() 定义，需显式初始化（如 tf.zeros()）
• 占位符：使用 tf.placeholder() 输入数据，常见于训练与推理分离场景
• 变量作用域：tf.variable_scope() 可避免命名冲突，如 with tf.variable_scope("layer1"):

3. 控制流操作

• 条件判断：tf.cond() 实现 if-else 逻辑
• 循环结构：tf.while_loop() 支持动态迭代
• 梯度控制：tf.stop_gradient() 可阻止反向传播

4. 优化器与训练

• 梯度下降：tf.train.GradientDescentOptimizer() 基础优化方法
• 自定义优化：通过 tf.train.Optimizer 子类实现特定策略
• 分布式训练：tf.distribute.MirroredStrategy 支持多GPU协作

扩展阅读 📚

• 深入理解 TensorFlow 图机制：社区文档中心
• 实战案例：TensorFlow 官方教程

📌 注意：实际开发中，建议结合 tf.function 将计算图转换为可执行的函数形式。