Tensorflow的会话以及高级API

1. Tensorflow的会话

Tensorflow的会话（Session）是一种用来执行Tensorflow计算图的方法。在Tensorflow中，计算图是一种表示计算任务的方式，通常包含了一系列的Tensorflow操作（Operation）和张量（Tensor）。

要创建一个会话，可以使用tf.Session()函数，例如：

import tensorflow as tf

# 创建一个会话
sess = tf.Session()

创建会话后，可以使用sess.run()方法执行计算图中的操作。

1.1 操作的执行

在执行计算图中的操作时，可以使用sess.run()方法来执行一次操作，如：

import tensorflow as tf

# 创建一个常量
a = tf.constant(5)
b = tf.constant(3)
# 创建一个操作，求和
sum = tf.add(a, b)
# 创建一个会话
sess = tf.Session()
# 执行操作
result = sess.run(sum)
print(result)  # 输出：8
# 关闭会话
sess.close()

在上面的示例中，我们先定义了两个常量a和b，然后使用tf.add()创建了一个加法操作sum，接着创建了一个会话sess，最后执行了sess.run()方法来执行sum操作，并将结果赋给result，最终输出了计算结果。

在上面的示例中，我们使用的是sess.run()方法执行计算图中的操作。这种方式比较繁琐，不方便，因此Tensorflow提供了高级API来简化这一过程。

2. Tensorflow的高级API

Tensorflow的高级API是一种更加简洁和方便的方式来执行计算图中的操作。它基于Tensorflow的会话实现，并引入了一种更加直观和易于使用的编程模型。

2.1 tf.Session()的with语句

使用高级API时，可以使用tf.Session()的with语句来创建会话。使用with语句可以将sess.run()方法的调用写在with代码块中，如：

import tensorflow as tf

# 创建一个常量
a = tf.constant(5)
b = tf.constant(3)
# 创建一个操作，求和
sum = tf.add(a, b)
# 创建一个会话，并使用with语句
with tf.Session() as sess:
    # 执行操作
    result = sess.run(sum)
    print(result)  # 输出：8

使用with语句，可以自动管理会话的生命周期，无需手动调用sess.close()方法来关闭会话。

2.2 高级API的优势

使用高级API，可以更加方便地执行计算图中的操作。它具有以下优势：

简洁易用：使用with语句来管理会话，不需要手动调用sess.close()方法。

自动资源管理：高级API会自动管理计算图中的资源，避免资源泄露的可能。

代码可读性好：使用高级API可以使代码更加清晰和易于理解。

总的来说，高级API是一种更加方便和简洁的方式来执行Tensorflow计算图中的操作，推荐使用。