TensorFlow運行模型之會話（session）的介紹
TensorFlow中的session是用來執行已經編好的程序代碼，如果編好代碼之后直接使用print函數，程序會報錯，是得不到結果的，需要先生成一個session會話，通過調用這個會話才能輸出程序運行之后的結果。session模式有兩種，接下來小編就為大家一一介紹這兩種模式。
工具/材料
TensorFlow，session會話
第一種模式
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01
第一種模式是要直接自己手動編寫代碼調用session生成函數和關閉session函數。首先創建一個會話：sess = tf.Session()
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02
調用一個會話示例，比如得到result的取值：sess.run(result)
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03
最后關閉一個會話讓該次程序運行用到的資源得到釋放
sess.close() -
04
那么如何編寫代碼來使用session第一種模式呢？
代碼如下：
with tf.Session() as sess:
sess.run(...) - End
第二種模式
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01
第二種模式就是就是構建默認的session函數：tf.InteractiveSession
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02
tf.InteractiveSession的使用方法，代碼編寫如下：
sess=tf.InteractiveSession()
print(result.eval())
sess.close() -
03
通過ConfigProto 配置會話的方法。代碼如下：
config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,
log_device_Placement=True)
sess1=tf.InteractiveSession(config=config)
sess2=tf.Session(config=config) - End
特別提示
平時多編寫代碼，多練練就不會忘記要添加session會話了。
- 發表于 2017-09-26 00:00
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- 分類：電腦網絡
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