为什么我需要“as_default()”来在Tensorflow图中编写指令？
在TensorFlow图中编写指令时，使用"as_default()"是为了将当前图设置为默认图。TensorFlow使用计算图（Computation Graph）来表示计算任务的流程，图中包含了各个节点（Node）和节点之间的边（Edge），节点表示操作（Operation）或变量（Variable），边表示数据流的方向。
使用"as_default()"可以确保当前操作的添加和执行都在当前图中进行，避免了多个图之间的冲突。具体来说，"as_default()"的作用包括：
- 创建默认图：如果当前没有默认图，调用"as_default()"会创建一个新的默认图。
- 添加操作到默认图中：在调用"as_default()"后，后续添加的操作（如变量赋值、神经网络层等）会被添加到默认图中。
- 执行操作时使用默认图：在执行操作时，TensorFlow会使用默认图进行计算，保证了操作的正确执行。
使用"as_default()"可以避免在多个图之间出现不明确的操作和计算结果，特别是在使用多个会话（Session）进行计算时，可以通过设置默认图确保操作的一致性和正确性。
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