# 多個圖 您可以創建與默認圖分開的圖，并在會話中執行它們。但是，不建議創建和執行多個圖，因為它具有以下缺點： * 在同一程序中創建和使用多個圖將需要多個 TensorFlow 會話，并且每個會話將消耗大量資源 * 您無法直接在圖之間傳遞數據 因此，推薦的方法是在單個圖中包含多個子圖。如果您希望使用自己的圖而不是默認圖，可以使用`tf.graph()`命令執行此操作。下面是我們創建自己的圖`g`并將其作為默認圖執行的示例： ```py g = tf.Graph() output = 0 # Assume Linear Model y = w * x + b with g.as_default(): # Define model parameters w = tf.Variable([.3], tf.float32) b = tf.Variable([-.3], tf.float32) # Define model input and output x = tf.placeholder(tf.float32) y = w * x + b with tf.Session(graph=g) as tfs: # initialize and print the variable y tf.global_variables_initializer().run() output = tfs.run(y,{x:[1,2,3,4]}) print('output : ',output) ```