3.1和3.2介绍了TensorFlow是如何组织数据和运算的.
本节介绍如何使用TensorFlow中的会话(session)来执行定义好的运算
会话拥有并管理TensorFlow程序运行时的所有资源
当所有计算完成后需要关闭会话来帮助系统回收资源,否则可能资源泄露
TensorFlow中使用会话的模式有两种:
(1)需要明确调用会话生成函数和会话关闭函数,流程如下:
使用这种模式,计算完成后,需要明确调用session.close函数来关闭会话
但是当程序异常退出时,关闭会话的函数可能不被执行,导致资源泄露,为了解决这一问题, 使用模式(2)
(2)通过pyhon的上下文管理器来使用会话
之前介绍过,TensorFlow会自动生成一个默认的计算图.
会话也有类似的机制,但是TensorFlow不会自动生成默认的会话,而是需要手动指定
TODO...