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。
第一种模式
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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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调用一个会话示例，比如得到result的取值：sess.run(result)
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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()
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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(...)
第二种模式
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第二种模式就是就是构建默认的session函数：tf.InteractiveSession
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tf.InteractiveSession的使用方法，代码编写如下： sess=tf.InteractiveSession() print(result.eval()) sess.close()
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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)
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