tensorflow 中的session作用

TensorFlow中的Session是用来运行和评估计算图的工具，它可以将计算图转化成底层的操作并将其分配到CPU或GPU上执行。通过Session，我们可以将计算图中的张量（Tensor）送入模型中进行训练或推理，并且可以获取模型的输出结果。同时，Session还可以管理计算资源等，保证多个Session的并发执行。

相关问题

tensorflow的session

TensorFlow的Session是一个用于执行TensorFlow计算图的类。它提供了一个环境，用于运行TensorFlow操作和计算张量。在创建计算图后，需要创建一个Session对象来执行计算图中的操作。Session可以在本地机器上运行，也可以在分布式环境中运行。在Session中，可以使用feed_dict参数来提供输入数据，并使用run()方法来执行计算图中的操作。Session还提供了一些方法来管理资源，如关闭Session和释放资源。

tensorflow.session

TensorFlow中的session是用来执行计算图中的操作的对象。在创建计算图之后，需要使用session来运行计算图中的操作，获取操作的结果。session可以在本地CPU或GPU上执行计算，也可以在分布式环境中执行计算。在使用session之前，需要先创建一个Graph对象，并将计算图添加到Graph对象中。然后，使用session来执行计算图中的操作，获取操作的结果。在执行完操作后，需要关闭session以释放资源。