with tf.Session() as sess: Model = Train(sess, args)

`Train` 函数可能在 `tf.train.Session` 的上下文中使用 `tf.train.SessionRunHook` 来监控训练过程。这里`Model = Train(sess, args)` 是一个训练模型的过程，具体细节可能依赖于 `Train` 函数的实现。`SessionRunHook` 可能用于设置回调，在每个会话迭代（如每个batch或epoch）结束后执行某些操作，比如日志记录、模型保存等。

# 假设Train函数定义如下
class CustomHook(tf.train.SessionRunHook):
    def after_run(self, run_context, run_values):
        # 在每次运行之后执行的操作，run_values包含了这次运行的结果
        global_step = run_values.run_metadata.step_stats.summarystats.counters[...]
        # 这里可以写入日志、更新模型或其他需要在训练过程中完成的任务

def Train(sess, args):
    hook = CustomHook()
    with tf.train.MonitoredTrainingSession(session=sess,
                                          hooks=[hook],
                                          ...) as mon_sess:
        while not mon_sess.should_stop():
            # 在MonitoredTrainingSession中进行训练
            _, loss_value = mon_sess.run([train_op, loss])
            # 模型参数更新和其他逻辑...