本文介绍了如何在TensorFlow中提取和重用计算图中的节点。通过创建新计算图并导入节点，以及利用上下文管理器设置当前计算图来重用节点，实现对模型的灵活构建和修改。
在TensorFlow中，计算图是由节点（Node）和边（Edge）组成的，节点表示操作，边表示数据流动。在构建复杂的神经网络模型时，我们可能会遇到需要提取和重用计算图中的节点的情况。本文将介绍如何在TensorFlow中提取和重用计算图中的节点，并提供相应的源代码示例。
- 提取节点
要提取计算图中的节点，我们首先需要定义一个新的计算图，并将它设置为默认的计算图。然后，我们可以使用tf.import_graph_def函数将原始计算图中的节点导入到新的计算图中。
import tensorflow as tf
# 定义新的计算图
new_graph = tf.Graph()
# 设置新的计算图为默认计算图
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