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如何在TensorFlow中清除整个网络结构

在TensorFlow中清除整个网络结构，可以通过以下步骤实现：

导入所需的库和模块：

import tensorflow as tf

创建或加载已有的TensorFlow图和会话：

graph = tf.Graph()
sess = tf.Session(graph=graph)

构建网络结构：

# 假设已经定义了网络的输入和参数
inputs = ...
weights = ...
biases = ...
# 定义网络的计算过程
outputs = ...

清除网络结构：

# 将默认图设置为当前图
with graph.as_default():
    # 获取默认图中的所有变量
    variables = tf.global_variables()
    # 将所有变量初始化为默认值
    init_op = tf.variables_initializer(variables)
    # 运行初始化操作
    sess.run(init_op)

通过以上步骤，整个网络结构会被清除，包括变量的值和计算图的定义。在清除之后，可以重新定义新的网络结构，重新初始化变量，并在会话中进行训练或推理。

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