TensorFlow中的tf.Session()函数用于创建会话，它是TensorFlow程序的核心部分。tf.Session()函数可以把TensorFlow程序与底层的C++引擎连接起来，从而实现计算图的构建和运行。
使用方法
tf.Session()函数可以接受一个可选的参数，即会话的配置，可以指定会话的执行方式，如果不指定，则采用默认的会话配置。
# 创建会话 sess = tf.Session() # 使用指定的会话配置创建会话 config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True) sess = tf.Session(config=config)
tf.Session()函数返回一个会话对象，该对象可以用于执行TensorFlow程序，会话对象还具有一些其他功能，比如可以设置会话的执行方式，获取TensorFlow变量的值，保存和恢复模型等。
- 设置会话的执行方式：sess.run(fetches, feed_dict=None, options=None, run_metadata=None)
- 获取TensorFlow变量的值：sess.run(tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("name:0"))
- 保存模型：saver.save(sess, save_path)
- 恢复模型：saver.restore(sess, save_path)
tf.Session()函数创建的会话可以在TensorFlow程序中用于执行操作，在程序执行完毕后，需要调用sess.close()函数来关闭会话，以释放资源。
# 关闭会话 sess.close()