不了解张量板的输出

Question

我正在阅读 Sam-Abrahams tensorflow书。在阅读时，我得到了以下代码，

import tensorflow as tf

with tf.name_scope("Scope_A"):
    a = tf.add(1, 2, name="A_add")
    b = tf.multiply(a, 3, name="A_mul")

with tf.name_scope("Scope_B"):
    c = tf.add(4, 5, name="B_add")
    d = tf.multiply(c, 6, name="B_mul")

e = tf.add(b, d, name="output")

writer = tf.summary.FileWriter('./name_scope_1', graph=tf.get_default_graph())
writer.close()

作为名称范围的示例。当我将它加载到张量板时，我得到了以下图像，

图1：我生成的数字。

但遗憾的是，这本书提出了一个不同的形象，

图2：图书的给定数字

我知道这本书已经很老了，现在并不是一切都很相似。但从代码和数字来看，在图1中看起来很可疑，

with tf.name_scope("Scope_A"):
        a = tf.add(1, 2, name="A_add")
        b = tf.multiply(a, 3, name="A_mul")

对于给定的“SCOPE_A”，蓝色框是正确的，因为有加法和乘法运算。

但是对于以下代码，

with tf.name_scope("Scope_B"):
        c = tf.add(4, 5, name="B_add")
        d = tf.multiply(c, 6, name="B_mul")

没有定义乘法运算。

在右侧，有一些辅助节点。从SCOPE_A_ [0-15]，SCOPE_B_ [0-15]。这些是什么？

最后一个最重要的问题，

如何生成更清晰的图表，如图2中生成的作者。

* UPD和建议：*

1。如果您正在处理默认图表，请不要忘记重置图表。

tf.reset_default_graph()

2。尝试使用您定义的图表。这是避免此类情况最安全的选择。

Answer 1

您所展示的图表似乎并不是该片段的图片;正如您所怀疑的那样，正确的图表是书中的图表。确保在运行代码之前清除了logs目录，并确保在之前或之后没有运行任何内容（例如，只需打开解释器，运行代码并关闭它）。