tensorflow Session 学习笔记
说下我自己的理解:
session中文一般叫会话,可以理解成op执行时候需要的一层虚拟化的封装。
op必须在session中才能执行。
tensor也是在tensor中才可以存在(tf.variable和tensor几乎是一回事,只是tf.variable的会话不要求session,也可以理解成tf.variable在session中就成了tensor.
需要注意的是session一般会占据资源,所以在使用完记得释放,或者写成with的形式(看到with总想叫成开域语句...感觉暴露年龄orz
下面这两种形式是等价的:
# Using the `close()` method.
sess = tf.Session()
sess.run(...)
sess.close()
# Using the context manager.
with tf.Session() as sess:
sess.run(...)
session本身有一些配置,我们使用configproto:
# Launch the graph in a session that allows soft device placement and
# logs the placement decisions.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,
log_device_placement=True))
allow_soft_placement的作用是自动选择可用的设备(如果指定的设备不可用(?)),防止指定的设备不可用而挂掉的情况。
log_device_placement :To find out which devices your operations and tensors are assigned to.