Tensorflow中的會話是來執行定義好的運算的。會話擁有并管理Tensorflow程序運行時的所有資源。當計算完成之后需要關閉會話來幫助系統回收資源，否則可能出現資源泄露的問題。
Tensorflow中使用會話的模式一般有兩種，第一種模式需要明確調用會話生成函數和關閉會話函數，流程如下：

使用這種模式時，所有計算完成后，需要明確調用Session.close()函數關閉會話并釋放資源。然而當程序因為異常而退出時，關閉會話的函數可能就不會被執行而導致資源泄露。為了解決異常退出導致資源泄露的問題，Tensorflow可以通過Python的上下文管理器來使用會話。

通過Python的上下文管理器的機制，只要所有的計算放在with的內部就可以。當上下文管理器退出時會自動釋放所有資源。

Tensorflow會自動生成一個默認的圖，如果沒有特殊指定，運算會自動加入這個計算圖。Tensorflow的會話也有這個機制，但Tensoflow不會自動生成默認的會話，而是需要手動指定。當默認的會話被指定之后可以通過tf.Tensor.eval函數來計算一個張量的取值。

在交互式環境下，通過設置默認會話的方式來獲取張量的取值更加方便。所以Tensoflow提供了一種在交互式環境下直接構建默認會話的函數。那就是tf.InteractiveSession()函數，使用這個函數會自動將生成的會話注冊成為默認會話

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Tensorflow会话的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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