TensorFlow中Session、Graph、Operation以及Tensor详解

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Tensorflow是一个基于图(Graph)的计算系统。
图的节点是由操作(Operation)来构成的，而图的各个节点则是由张量(Tensor)作为边来连接在一起的。
所以Tensorflow的计算过程是一个Tensor流向图。

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Tensorflow有图的概念，Operations会被添加到图中，作为图的节点。在添加某个Operation的时候，不会立即执行该Operation。Tensorflow会等所有Operation添加完毕，然后优化该计算图，以便决定如何执行计算。

而Tensor则是代码中的变量和常量。所有变量都需要在开始执行图计算之前进行初始化，通过调用tf.initialize_all_variables().run()来初始化所有变量。

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使用Tensorflow，一般需要三个步骤：

• 创建Tensor；
• 添加Operations（Operations输入Tensor，然后输出另一个Tensor）；
• 执行计算（也就是运行一个可计算的图）。

Tensorflow的图必须在一个会话(Session)中来计算。Session提供了Operation执行和Tensor求值的环境。如下面所示：

import tensorflow as tf

# Build a graph.
a = tf.constant([1.0, 2.0])
b = tf.constant([3.0, 4.0])
c = a * b

# Launch the graph in a session.
sess = tf.Session()

# Evaluate the tensor 'c'.
print sess.run(c)
sess.close()

# result: [3., 8.]

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一个Session会拥有一些资源，如Variable或者Queue。当我们不再需要该session的时候，需要将这些资源进行释放。有两种方式，

• 调用session.close()方法；
• 使用with tf.Session()创建上下文（Context）来执行，当上下文退出时自动释放。

刚才上面的例子可以写成：

import tensorflow as tf

# Build a graph.
a = tf.constant([1.0, 2.0])
b = tf.constant([3.0, 4.0])
c = a * b

with tf.Session() as sess:
    print sess.run(c)

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如果在创建Session时没有指定Graph，则该Session会加载默认Graph。
Session类的构造函数如下所示：

tf.Session.__init__(target='', graph=None, config=None)
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如果在一个进程中创建了多个Graph，则需要创建不同的Session来加载每个Graph，而每个Graph则可以加载在多个Session中进行计算。

执行Operation或者求值Tensor有两种方式：

• 调用Session.run()方法: 该方法的定义如下所示，参数fetches是一个或者多个Operation或者Tensor。

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  tf.Session.run(fetches, feed_dict=None)
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• 调用Operation.run()或则Tensor.eval()方法: 这两个方法都接收参数session，用于指定在哪个session中计算。但该参数是可选的，默认为None，此时表示在进程默认session中计算。

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将一个Session设置为默认的Session有两种方式：

• 在with语句中定义的Session，在该上下文中便成为默认session；上面的例子可以修改成：

import tensorflow as tf

# Build a graph.
a = tf.constant([1.0, 2.0])
b = tf.constant([3.0, 4.0])
c = a * b

with tf.Session():
   print c.eval()

• 在with语句中调用Session.as_default()方法。 上面的例子可以修改成:

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1.0, 2.0]) # Build a graph.
b = tf.constant([3.0, 4.0])
c = a * b
sess = tf.Session()
with sess.as_default():
       print c.eval()
sess.close()

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Tensorflow中使用tf.Graph类表示可计算的图。图是由操作Operation和张量Tensor来构成，其中Operation表示图的节点（即计算单元），而Tensor则表示图的边（即Operation之间流动的数据单元）。

在Tensorflow中，始终存在一个默认的Graph。如果要将Operation添加到默认Graph中，只需要调用定义Operation的函数（例如tf.add()）。如果我们需要定义多个Graph，则需要在with语句中调用Graph.as_default()方法将某个graph设置成默认Graph，于是with语句块中调用的Operation或Tensor将会添加到该Graph中。

import tensorflow as tf
g1 = tf.Graph()
with g1.as_default():
       c1 = tf.constant([1.0])
with tf.Graph().as_default() as g2:
       c2 = tf.constant([2.0])

with tf.Session(graph=g1) as sess1:
       print sess1.run(c1)
with tf.Session(graph=g2) as sess2:
       print sess2.run(c2)

>> result:
>> [ 1.0 ]
>> [ 2.0 ]

如果将上面例子的sess1.run(c1)和sess2.run(c2)中的c1和c2交换一下位置，运行会报错。因为sess1加载的g1中没有c2这个Tensor，同样地，sess2加载的g2中也没有c1这个Tensor。

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一个Operation就是Tensorflow Graph中的一个计算节点。其接收零个或者多个Tensor对象作为输入，然后产生零个或者多个Tensor对象作为输出。Operation对象的创建是通过直接调用Python operation方法（例如tf.matmul()）或者Graph.create_op()。

例如c = tf.matmul(a, b)表示创建了一个类型为MatMul的Operation，该Operation接收Tensor a和Tensor b作为输入，而产生Tensor c作为输出。

当一个Graph加载到一个Session中，则可以调用Session.run(op)来执行op，或者调用op.run()来执行（op.run()是tf.get_default_session().run()的缩写）。

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Tensor表示的是Operation的输出结果。不过，Tensor只是一个符号句柄，其并没有保存Operation输出结果的值。通过调用Session.run(tensor)或者tensor.eval()方可获取该Tensor的值。

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我们通过下面的代码来看一下Tensorflow的图计算过程：

import tensorflow as tf
a = tf.constant(1)
b = tf.constant(2)
c = tf.constant(3)
d = tf.constant(4)
add1 = tf.add(a, b)
mul1 = tf.mul(b, c)
add2 = tf.add(c, d)
output = tf.add(add1, mul1)
with tf.Session() as sess:
    print sess.run(output)

# result: 9

上面的代码构成的Graph如下图所示:

当Session加载Graph的时候，Graph里面的计算节点都不会被触发执行。当运行sess.run(output)的时候，会沿着指定的Tensor output来进图路径往回触发相对应的节点进行计算（图中红色线表示的那部分）。当我们需要output的值时，触发Operation tf.add(add1, mul1)被执行，而该节点则需要Tensor add1和Tensor mul1的值，则往回触发Operation tf.add(a, b)和Operation tf.mul(b, c)。以此类推。

所以在计算Graph时，并不一定是Graph中的所有节点都被计算了，而是指定的计算节点或者该节点的输出结果被需要时。

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lazy loading是指推迟变量的创建直到必须要使用它的时候。下面的代码可以展示loading和lazy loading的区别：

# normal loading
x = tf.Variable(10, name='x')
y = tf.Variable(20, name='y')
z = tf.add(x, y)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for _ in range(10):
        sess.run(z)
# lazy loading
x = tf.Variable(10, name='x')
y = tf.Variable(20, name='y')
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for _ in range(10):
        sess.run(tf.add(x, y))

normal loading 会在图中创建x和y变量，同时创建x+y的运算，而lazy loading只会创建x和y两个变量。

normal loading在session中不管做多少次x+y，只需要执行z定义的加法操作就可以了，而lazy loading在session中每进行一次x+y，就会在图中创建一个加法操作，如果进行1000次x+y的运算，normal loading的计算图没有任何变化，而lazy loading的计算图会多1000个节点，每个节点都表示x+y的操作。

这就是lazy loading造成的问题: 会严重影响图的读入速度。

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• 可以将计算图的一部分放在特定的GPU或者CPU下：

with tf.device('/gpu:2'):
    a = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]], name='a')
    b = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]], name='b')
    c = tf.matmul(a, b)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) #输出到日志
print(sess.run(c))

• 尽量不要使用多个计算图，因为每个计算图需要一个session，而每个session会使用所有的显卡资源，必须要用python/numpy才能在两个图之间传递数据，最好在一个图中建立两个不联通的子图。
• 使用Graph的优点：
  
  • 节约计算资源，每次运算仅仅只需运行与结果有关的子图
  • 可以将图分成小块进行自动微分
  • 方便部署在多个设备上
  • 很多机器学习算法都能够被可视化为图的结构