tensorflow 中的session作用
时间: 2023-04-29 09:07:06 浏览: 54
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中的session
TensorFlow中的Session是用于执行计算图中的操作的上下文环境。它可以在计算图中操作和张量之间建立联系,并将它们组合在一起形成一个计算任务。Session也可以管理计算图中的变量,跟踪图和执行操作。通过Session,我们可以进行模型的训练、预测和评估等操作。
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。
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