in_graph_mode()函数的介绍与应用实例（Python）

in_graph_mode()函数是TensorFlow中的一个内置函数，用于判断当前代码是否在计算图模式下运行。

在TensorFlow中，有两种模式可以执行代码：计算图模式和即刻执行模式。

计算图模式（Graph Mode）是指先定义整个计算图的结构，然后在会话（Session）中执行计算图的模式。在这种模式下，TensorFlow会先将整个计算图构建好，并且进行优化，然后在会话中运行这个计算图，提高计算效率。

即刻执行模式（Eager Execution Mode）是指逐行执行代码，动态地计算结果。在这种模式下，TensorFlow会立即计算每条语句的结果，并返回给用户。

in_graph_mode()函数就是用来判断当前代码是否在计算图模式下运行。当代码在计算图模式下运行时，返回True；否则，返回False。

下面是一个使用in_graph_mode()函数的例子：

import tensorflow as tf

def add(x, y):
    # 定义计算图模式下的计算图
    with tf.Graph().as_default():
        # 输入变量
        a = tf.placeholder(tf.int32, shape=(), name="a")
        b = tf.placeholder(tf.int32, shape=(), name="b")

        # 定义计算节点
        c = tf.add(a, b, name="c")

        # 在会话中执行计算图
        with tf.Session() as sess:
            # 将计算图写入TensorBoard
            writer = tf.summary.FileWriter("./logs", sess.graph)

            # 通过in_graph_mode()函数判断当前是否在计算图模式下运行
            print("Is in graph mode?", tf.executing_eagerly(), tf.contrib.eager.in_graph_mode())

            # 通过feed_dict传入输入
            result = sess.run(c, feed_dict={a: x, b: y})
            print("Result:", result)

            # 关闭Writer
            writer.close()

# 在计算图模式下调用add函数
add(3, 4)

# 在即刻执行模式下调用add函数
tf.enable_eager_execution()
add(3, 4)

运行上述代码后，会在"./logs"目录下生成TensorBoard可视化所需的日志文件，用于可视化计算图。

在计算图模式下，可以看到输出为：

Is in graph mode? False True
Result: 7

在即刻执行模式下，可以看到输出为：

Is in graph mode? True False
Result: tf.Tensor(7, shape=(), dtype=int32)

上述代码中，首先定义了一个add()函数，在函数内部创建了一个计算图，并在会话中执行这个计算图。在函数内部，我们通过in_graph_mode()函数判断当前代码是否在计算图模式下运行。根据运行结果，可以看到在计算图模式下返回True，在即刻执行模式下返回False。

在这个例子中，我们通过with tf.Graph().as_default():创建了一个新的计算图，并在这个计算图中定义了输入变量、计算节点和会话等内容。最后，通过sess.run()执行计算图，并传入输入的值，得到结果。

需要注意的是，通过tf.placeholder定义了输入的形状和类型，并通过feed_dict将具体的输入值传给输入变量。同时，在计算图模式下执行代码时，需要手动将计算图写入TensorBoard，以便后续的可视化。