深度学习tensorflow框架的会话

1、什么是会话？
一个运行 TensorFlow operation 的类。tensorflow的底层是c++实现的，而上层调用使用的是python，所以在使用的时候中间环节需要使用到会话来作为中介，使用python来调用c++代码。

2、会话完整流程
1.会话初始化
2.会话执行op
3.关闭会话

3、placeholder起到占位的作用，与feed_dict在运行时共同使用，在运行时feed_dict可以喂数据给palceholder。

import tensorflow as tff = tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[2,2],name='f')
with tf.Session() as ss:print(ss.run(f,feed_dict={f:[[1,2],[3,4]]}))
'''
[[1 2][3 4]]
'''

4、run的时候，fetches参数需要是一个op或者一个op列表

运行会话并打印设备信息

import tensorflow as tfa = tf.constant(3.0,name="a")
b = tf.constant(4.0,name="b")
c = tf.add(a, b)
'''
target指定运行远程设备
graph指定需要运行的图
config打印运行的相关系，包括映射关系与运行设备
'''
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,log_device_placement=True))
with sess as ss:print(ss.run([a,c]))

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