TensorFlow 計算グラフとは？仕組みと使い方を解説

TensorFlowの計算グラフは、データフローグラフであり、データフローと操作の関係を記述するために使用されます。計算グラフは、ノードとエッジで構成されており、ノードは操作を表し、エッジはデータフローを表します。

計算グラフを使用するためには、まずデフォルトの計算グラフを作成する必要があります。tf.Graph()を使って新しい計算グラフを作成するか、tf.get_default_graph()を使ってデフォルトの計算グラフを取得します。その後、with文を使用して操作を計算グラフに追加することができます。例えば：

import tensorflow as tf

# 创建一个新的计算图
graph = tf.Graph()

# 将操作添加到计算图中
with graph.as_default():
    a = tf.constant(3)
    b = tf.constant(4)
    c = a + b

# 创建一个会话
with tf.Session(graph=graph) as sess:
    result = sess.run(c)
    print(result)  # 输出：7

上記の例では、まず新しい計算グラフを作成し、定数aとb、加算操作cを計算グラフに追加し、セッションを使用して計算グラフ内の操作を実行しました。TensorFlowは自動的に計算グラフを構築し、操作を実行し、最終的な結果として7を出力しました。