TensorFlow 提供了强大的图形处理能力，适用于深度学习模型的构建与可视化。以下是核心内容概览：
1. 图形操作基础
TensorFlow 使用计算图（Compute Graph）来描述数据流，主要通过 tf.Graph 类实现。
- 图的创建：
graph = tf.Graph() - 图的会话运行：
with tf.Session(graph=graph): ... - 图的可视化工具：TensorBoard 可用于图形调试与性能分析
2. 图形可视化
使用 tf.summary 和 tf.compat.v1.scalar_summary 等工具记录训练过程中的指标
- 示例代码：
tf.summary.scalar('loss', loss) writer = tf.summary.FileWriter('/path/to/log', graph=sess.graph) - 可视化结果：通过 TensorBoard 查看图形化指标趋势
3. 图形优化技巧
- 图的冻结：
tf.graph_util.convert_variables_to_constants - 图的裁剪：
tf.graph_util.extract_sub_graph - 图的序列化：
tf.io.write_graph保存为.pb文件
4. 扩展阅读
📌 图形处理是构建高效深度学习模型的关键，建议结合 TensorBoard 教程 深入实践！