1. Session资源管理 2. Session的运行方式 3. Session的类型与生命周期 4. Session的创建源码分析 5. Session的运行源码分析 6. 总结 TensorFlow是一个前后端分离的计算框架,这样的架构可以使得前端可以在任何地方任何设备上使用API进行构建模型,不会受限于资源、设备的限制。 那么TensorFlow是如何建立前后端的联系的...
op运算和tensor求值时,如果没有指定运行在哪个session中,则会运行在默认session中。通过session.as_default()可以将自己设置为默认session。但个人建议最好还是通过session.run(operator)和session.run(tensor)来进行op运算和tensor求值。 operation.run() operation.run()等价于tf.get_default_session().run(operation)...
TensorFlow中的Session 这一次我们会讲到 Tensorflow 中的Session,Session是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句. 运行session.run()可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分. 首先,我们这次需要加载 Tensorflow ,然后建立两个matrix,输出两个matrix矩阵相乘的结果。 1 2 3 4 5 6 7 8 import...
在with语句块中,不论运行结果如何,都会执行close()方法,避免资源的重复调用 with tf.Session(graph=g) as sess: print(sess.run(sum2)) 1. 2. 可以发现这里不用执行close方法就能关闭session 三,会话的run方法 run(fetches, feed_dict=None, options=None, run_metadat...
tensorflow中的session(会话)的理解 tensorflow的运行机制属于“定义”与“运行”相分离,tensorflow定义的内容都在“图”这个容器中完成,关于图有几点需要理解的。 1、一个“图”代表一个计算任务 2、在模型运行的环节中,“图”在会话(session)里被启动 3、session将图的节点操作发布到CPU GPU上,同时提供OP的方法...
Session "Session"是运行TensorFlow操作的类。"Session"对象封装了执行"Operation"对象和计算"张量"对象的环境。 常见报错 首先导入tensorflow模块: import tensorflow as tf 1. AttributeError1: 直接调用tf.Session(),引发这样报错的原因是不能采用这样的调用方式!
product=tf.matmul(matrix1,matrix2)# 两种利用Session会话控制的方法 # 方法一 sess=tf.Session()output=sess.run(product)# 执行操作 每run一次TensorFlow才会执行操作print(output)sess.close()# 方法二withtf.Session()assess:# 打开Session并且赋值为sess 运行结束会自动close ...
会话(Session)是用于运行TensorFlow操作的一个类。TensorFlow的计算图只是描述了计算执行的过程,并没有真正给输入赋值并执行计算。真正的计算过程需要在TensorFlow程序的会话中定义并执行。 会话为程序提供了求解张量、执行操作的运行环境,将计算图转化为不同设备上的执行步骤。一个会话的典型使用流程分为三步——创建会话...
在TensorFlow中,Session是执行TensorFlow计算图的主要环境。它拥有并管理TensorFlow程序运行时的所有资源。通过Session,我们可以运行计算图并获取结果。首先,我们需要导入TensorFlow库: import tensorflow as tf 接下来,我们创建一个计算图。以下面的代码为例,我们将定义两个常量v1和v2,然后将它们相加: # 定义常量v1和v2...
graph。 默认情况下,新的tf.Session将被绑定到当前的默认图 — 且只能运行当前默认图中的操作。 如果在程序中使用多个图,你可以在构建会话时指定一个显式的tf.Graph。 config。 此参数允许你指定控制会话行为的tf.ConfigProto。 例如,一些配置选项包括: