tf.keras.backend.clear_session实际做什么？

Question

tf.keras.backend.clear_session的实际作用是什么？

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/backend/clear_session

它与tf.reset_default_graph()和sess.close()有何关系？

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/reset_default_graph

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Session#close

Answer 1

TensorFlow 1.0 图形和会话中有两个主要概念。

• Graph-它是一组连接的操作和占位符，在没有会话的情况下不包含任何张量（numpy数组）或值。打个比方，您可以考虑不包含任何成分的食品加工装配线，但是定义了过程和配方。

• 会话-它获取图形并用初始值初始化变量，并准备将其放入占位符中，以开始实施将图形定义为占位符中的源值的操作，最后，它将进行传递您可以从所需的操作节点（位于最后一层的神经网络节点中）获得最终输出（例如，喂西红柿和获取番茄酱作为输出。）

  回到您的真实问题。

• 如果使用tf.keras.backend.clear_session，它将丢弃位于图中定义的变量中的值，并留下一个空容器。 （这将释放您的RAM空间。），现在您可以从其他文件中加载权重了。

• 如果使用tf.reset_default_graph()，它将重置图形，并且将删除所有定义的操作以及它们与相应权重的互连。现在，您必须同时加载模型架构和权重。

实际上似乎在做同样的事情，因为它是tf.reset_default_graph（）将在调用k.clear_session（）的同时在内部被调用，但是clear_session还将为新操作提供新图形，您可以检查源代码{{ 3}}