首先，去tensorflow官网API上查询 tf.Graph() 会看到如下图所示的内容：
总体含义是说：
tf.Graph() 表示实例化了一个类，一个用于 tensorflow 计算和表示用的数据流图，通俗来讲就是：在代码中添加的操作（画中的结点）和数据（画中的线条）都是画在纸上的“画”，而图就是呈现这些画的纸，你可以利用很多线程生成很多张图，但是默认图就只有一张。
tf.Graph().as_default() 表示将这个类实例，也就是新生成的图作为整个 tensorflow 运行环境的默认图，如果只有一个主线程不写也没有关系，tensorflow 里面已经存好了一张默认图，可以使用tf.get_default_graph() 来调用（显示这张默认纸），当你有多个线程就可以创造多个tf.Graph()，就是你可以有一个画图本，有很多张图纸，这时候就会有一个默认图的概念了。
具体的示例代码如下，和图中的一样：
代码语言：javascript复制 import tensorflow as tf
c=tf.constant(4.0)
assert c.graph is tf.get_default_graph() #看看主程序中新建的一个变量是不是在默认图里
g=tf.Graph()
with g.as_default():
c=tf.constant(30.0)
assert c.graph is g
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最终结果是没有报错
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