tensorflow的后端计算是基于C++的，运行效率非常高，而session则是连接此后端的连接。
通过tf.Session()获得的session是没有交互式功能的，只能先构建好计算图，再一次性来运行。但是有一个更加方便的session，需要使用InteractiveSession类，通过tf.InteractiveSession()来获得的session具有交互式功能，即可以在运行计算图的时候插入一些计算图。
一般为了将耗时计算放在python外部进行，在外部可以使用像C++之类的语言来进行更加高效的计算，但是依然会很耗时，因为在内部与外部之间需要进行数据迁移。tensorflow也是将耗时运算放到python外部进行，但是为了规避这种开销，需要先描述一个计算图，然后将其完全运行在python外部。所以python代码的目的就只是构建这个可以在外部运行的计算图，以及安排计算图的哪一部分应该被运行。