TensorFlow会话概述
TensorFlow会话（tf.Session）是TensorFlow的一个重要组成部分，它提供了一个运行TensorFlow图的上下文环境。它可以让你在图中运行操作，计算张量，更新变量，评估表达式，以及提供其他服务。
TensorFlow会话的使用
使用TensorFlow会话时，需要先创建一个会话，在会话中运行TensorFlow图。
# 创建一个会话 sess = tf.Session() # 在会话中运行TensorFlow图 output = sess.run(my_tensor) # 关闭会话 sess.close()
在TensorFlow中，可以使用tf.InteractiveSession()函数创建一个交互式会话，它可以让你在会话中运行TensorFlow图，而不必显式地调用run()函数。
sess = tf.InteractiveSession() output = my_tensor.eval() sess.close()
还可以使用tf.Session.as_default()函数将一个会话设置为默认会话，这样就可以在不显式地调用run()或eval()函数的情况下，在会话中运行TensorFlow图。
# 创建一个会话
sess = tf.Session()
# 将会话设置为默认会话
with sess.as_default():
output = my_tensor.eval()
# 关闭会话
sess.close()
还可以使用tf.Session.run()函数来运行TensorFlow图中的操作，tf.Session.run()函数接受一个或多个TensorFlow操作作为参数，并返回其结果。
# 创建一个会话 sess = tf.Session() # 运行TensorFlow图中的操作 output = sess.run([op1, op2, op3]) # 关闭会话 sess.close()
还可以使用tf.Session.configure()函数来设置TensorFlow会话的参数，例如设置GPU设备，设置log_device_placement参数，以及设置allow_soft_placement参数。
# 创建一个会话 sess = tf.Session() # 设置TensorFlow会话的参数 sess.configure(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True) # 关闭会话 sess.close()
TensorFlow会话是TensorFlow的一个重要组成部分，它提供了一个运行TensorFlow图的上下文环境。使用TensorFlow会话时，需要先创建一个会话，在会话中运行TensorFlow图，可以使用tf.InteractiveSession()函数创建一个交互式会话，也可以使用tf.Session.as_default()函数将一个会话设置为默认会话，还可以使用tf.Session.run()函数来运行TensorFlow图中的操作，以及使用tf.Session.configure()函数来设置TensorFlow会话的参数。