TensorFlow运行模型之会话（session）的介绍
TensorFlow中的session是用来执行已经编好的程序代码，如果编好代码之后直接使用print函数，程序会报错，是得不到结果的，需要先生成一个session会话，通过调用这个会话才能输出程序运行之后的结果。session模式有两种，接下来小编就为大家一一介绍这两种模式。
工具/材料
TensorFlow，session会话
第一种模式
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01
第一种模式是要直接自己手动编写代码调用session生成函数和关闭session函数。首先创建一个会话：sess = tf.Session()
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02
调用一个会话示例，比如得到result的取值：sess.run(result)
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03
最后关闭一个会话让该次程序运行用到的资源得到释放
sess.close() -
04
那么如何编写代码来使用session第一种模式呢？
代码如下：
with tf.Session() as sess:
sess.run(...) - End
第二种模式
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01
第二种模式就是就是构建默认的session函数：tf.InteractiveSession
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02
tf.InteractiveSession的使用方法，代码编写如下：
sess=tf.InteractiveSession()
print(result.eval())
sess.close() -
03
通过ConfigProto 配置会话的方法。代码如下：
config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,
log_device_Placement=True)
sess1=tf.InteractiveSession(config=config)
sess2=tf.Session(config=config) - End
特别提示
平时多编写代码，多练练就不会忘记要添加session会话了。
- 发表于 2017-09-26 00:00
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- 分类：电脑网络
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