tf.compat.v1.session()

### 回答1：
tf.compat.v1.session()是TensorFlow 1.x版本中的一个会话(Session)对象，用于执行计算图中的操作。在TensorFlow 2.x版本中，会话(Session)已经被废弃，可以直接使用函数式编程的方式执行计算图中的操作。

### 回答2：
tf.compat.v1.session()是TensorFlow的一个API，主要用于构建TensorFlow计算图，然后进行计算。这个API是TensorFlow在版本1.0引入的，但TensorFlow在版本2.0后弃用了这个API，采用了tf.Session()这个API代替。

tf.compat.v1.session()的主要参数有三个：target，graph和config。其中，target表示计算设备的目标名称，比如可以指定计算设备是GPU还是CPU；graph表示用于计算的TensorFlow图，默认为当前默认的图；config表示用于会话的配置信息，可以控制多个方面，例如打印等级、错误级别等。

tf.compat.v1.session()可以将TensorFlow计算图中的变量、占位符和Tensor的值输入到session中通过计算产生的结果中。可以通过session.run()函数调用计算图中的节点，该函数会返回计算结果。例如，可以使用session.run()函数计算两个Tensor之和或矩阵乘积等数学运算。

需要注意的是，tf.compat.v1.session()在TensorFlow2.0以上版本已经被弃用，应该尽量使用tf.Session() API代替。此外，tf.compat.v1.session()在TensorFlow1.x的版本会导致一些跨平台问题，因为它在Windows平台和Linux平台的实现是不同的，因此要格外小心。

### 回答3：
tf.compat.v1.session()是TensorFlow 2版本中的兼容性模块，用于创建会话对象。在TensorFlow 1版本中，会话对象是执行计算图的主要方式。而在TensorFlow 2版本中，计算图已被集成到函数和类中，因此会话对象不再是必需的，但是为了兼容旧代码，TensorFlow 2中仍然包含了tf.compat.v1.session()。

会话对象使得在源端进行计算流编排成为可能，它允许使用者构造计算图然后直接进行计算，同时可以显式地将计算结果存储下来以供后续使用。使用会话对象，在运行计算之前，需要将计算图构建完成，然后使用会话对象的run()方法执行计算图。

tf.compat.v1.session()提供了默认的会话对象，可以通过with语句进行管理。也可以手动创建会话对象，然后使用with语句进行管理，这种方式更为灵活，可以指定不同的配置参数，以及更细粒度地控制会话对象行为。

总之，tf.compat.v1.session()是TensorFlow的一个重要组件，它为使用者提供了构建计算图和执行计算的方法，并且保持向前和向后兼容性，使得TensorFlow在不同版本之间的迁移变得更加容易。