with tf.Session(config=config) as sess: model = model(sess, config=FLAGS, train=True) train = model.train(FLAGS)

在TensorFlow中，`with tf.Session(config=config) as sess:` 这部分代码用于创建一个会话（session），它是在`config`配置的基础上建立的。`model = model(sess, config=FLAGS, train=True)` 创建了一个模型实例并传入了会话和相关的配置参数，其中`train=True` 表示正在进行训练。

`train = model.train(FLAGS)` 是调用了模型的`train`方法，这个方法通常包含了整个训练过程，可能包括数据加载、损失计算、优化器应用以及可能的回调（如`tf.train.SessionRunHook()`）来监控训练进度。`tf.train.SessionRunHook()` 是一个抽象基类，用于在每个训练周期（如每个batch或epoch结束时）执行特定的操作，比如保存模型状态、日志记录或者其他定制行为。

具体实现上，`hooks`可以是自定义的子类，比如：

class MyCustomHook(tf.train.SessionRunHook):
    def after_train_batch(self, batch, logs=None):
        # 在每个批次结束后执行的操作

hooks = [MyCustomHook(), tf.train.StopAtStepHook(last_step=FLAGS.num_steps)]  # 添加其他钩子如早停
with tf.train.MonitoredTrainingSession(master=FLAGS.master,
                                      is_chief=FLAGS.is_chief,
                                      hooks=hooks,
                                      checkpoint_dir=FLAGS.checkpoint_dir,
                                      save_checkpoint_steps=FLAGS.save_checkpoints_steps,
                                      config=config) as sess:
    model.train(sess, FLAGS)

在这个例子中，`tf.train.MonitoredTrainingSession`会在给定的配置下管理会话，同时运行指定的`hooks`列表。