tf.keras.backend.get_session()

### 回答1：
`tf.keras.backend.get_session()` 是 TensorFlow Keras 模块的一个函数，用于获取当前 Keras session 对象。

在 TensorFlow 1.x 中，Keras 是作为一个独立的库来使用的，需要手动创建和管理 session 对象。而在 TensorFlow 2.x 中，Keras 被整合到了 TensorFlow 核心模块中，不再需要手动创建和管理 session 对象，Keras 的模型训练等操作都可以直接使用 TensorFlow 的默认 session。

但是在某些情况下，仍然需要使用 `tf.keras.backend.get_session()` 来获取当前 session 对象，例如在使用 TensorFlow 1.x 时或在使用分布式 TensorFlow 时。

需要注意的是，如果使用 TensorFlow 2.x，并且没有特殊需求，通常不需要使用该函数。

### 回答2：
tf.keras.backend.get_session()是TensorFlow的一个API函数，用于获取当前正在运行的计算图对应的会话(session)。在TensorFlow中，计算图定义了计算模型的结构，会话则负责执行计算图中的操作。

在TensorFlow 1.x版本中，每个计算图都需要显式地创建一个会话，并通过session.run()来执行计算图中的操作。而在TensorFlow 2.x版本中，会话的概念已经被废弃，计算图与会话合并为一体，使用更加简洁。

tf.keras.backend.get_session()函数用于获取当前计算图对应的会话，它返回一个tf.compat.v1.Session对象。该函数常用于在TensorFlow 2.x版本中，使用TensorFlow 1.x的某些功能或特性时，需要从默认的会话中获取会话对象。

例如，当需要使用tf.contrib.layers.batch_norm()函数时，该函数需要在计算图中插入一些操作，但是TensorFlow 2.x版本已经不再自动创建默认的会话；这时可以使用tf.keras.backend.get_session()来获取当前计算图对应的会话对象，然后使用session.run()来执行计算图中的操作，达到使用TensorFlow 1.x功能的目的。

综上所述，tf.keras.backend.get_session()是TensorFlow的一个API函数，用于获取当前正在运行的计算图对应的会话(session)对象。