Tensorflow中tf.Session详解

Tensorflow是一种强大的机器学习框架，可以用于各种任务，如图像和语音识别、自然语言处理等。tf.Session是TensorFlow中的一个很重要的类，它提供了一个与TensorFlow交互的接口。在本文中，我们将从多个方面对tf.Session进行详细的阐述。

一、tf.Session是什么？

tf.Session是TensorFlow中的一个重要类，它提供了与TensorFlow交互的接口。通过tf.Session，我们可以运行TensorFlow计算图中的操作，并读取和修改TensorFlow变量的值。tf.Session的实例化是TensorFlow程序中重要的一步，因为它创造了一个执行环境，可以让变量和操作得到执行。

1、如何创建tf.Session？

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()

创建tf.Session的方式很简单，只需要导入TensorFlow库，然后创建一个tf.Session对象即可。

2、如何关闭tf.Session？

sess.close()

在使用tf.Session完成计算任务后，需要手动关闭tf.Session，以释放计算资源。

3、如何使用with语句创建tf.Session？

import tensorflow as tf
with tf.Session() as sess:
    # 计算图操作
    print(sess.run(..))

使用with语句创建tf.Session可以自动管理资源，避免资源泄漏。在with语句块内部，可以执行TensorFlow计算图中的操作。

二、tf.Session.run()

tf.Session.run()是tf.Session最常用的方法之一，它可以执行TensorFlow计算图中的操作，并返回操作执行后的结果。

1、tf.Session.run()可以接受什么参数？

tf.Session.run()有两个必须的参数：fetches和feed_dict。fetches可以是TensorFlow计算图中的操作、变量或占位符对象，feed_dict是一个字典，用于给占位符对象提供输入数据。

2、如何使用tf.Session.run()执行操作？

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
a = tf.constant(1)
b = tf.constant(2)
c = a + b
print(sess.run(c))
sess.close()

在上面的代码中，我们首先创建了一个tf.Session对象，然后定义了两个常量a和b，并使用它们创建了一个新的变量c。最后，我们使用sess.run(c)执行了操作c，得到了操作的输出结果3。

3、如何给占位符提供输入数据？

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
x = tf.placeholder(tf.float32)
y = 2 * x
result = sess.run(y, feed_dict={x: 5.0})
print(result)
sess.close()

在上面的代码中，我们首先创建了一个占位符x，并使用它定义了一个操作y。然后，我们使用sess.run()方法执行操作y，并将一个字典传递给feed_dict参数，将一个实数值5.0传递给占位符x。最后，我们打印了操作y的输出结果10.0。

三、tf.Session的配置

tf.Session有一些重要的配置参数，可以控制运行TensorFlow程序的方式，包括使用的CPU和GPU资源、并行程度、内存分配等。

1、如何指定 TensorFlow 运行计算所使用的设备？

import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
...

可以通过传递一个包含配置信息的ConfigProto对象来指定TensorFlow程序所使用的设备。在上面的代码中，我们打开了log_device_placement参数，可以在TensorFlow输出中查看操作所在的设备。

2、如何指定 TensorFlow 使用特定的 GPU？

import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.visible_device_list = "0" # 指定使用第一个 GPU
sess = tf.Session(config=config)
...

如果计算资源中有多个GPU可用，可以通过visible_device_list参数指定TensorFlow使用哪个GPU进行计算。

3、如何在 TensorFlow 运行时使用动态 GPU 分配?

import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True # 动态分配显存
sess = tf.Session(config=config)
...

allow_growth参数允许TensorFlow在运行时动态分配显存。这个选项可以避免因为显存预分配不足导致程序出错的情况发生。

4、如何在TensorFlow运行时控制并行程度？

import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.intra_op_parallelism_threads = 4 # 设置每个操作可用的CPU线程数为4
config.inter_op_parallelism_threads = 4 # 设置每个Session可用的CPU线程数为4
sess = tf.Session(config=config)
...

intra_op_parallelism_threads参数控制每个操作可用的CPU线程数，inter_op_parallelism_threads参数控制每个Session可用的CPU线程数。

四、tf.Session的其他常用方法

除了tf.Session.run()方法之外，tf.Session还提供了其他一些常用的方法。

1、如何使用tf.Session.as_default()方法设置默认会话？

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
with sess.as_default():
    a = tf.constant(1)
    b = tf.constant(2)
    c = a + b
    print(c.eval())

使用tf.Session.as_default()方法可以将当前会话作为默认会话。在with语句块内可以使用eval()方法获取计算结果。

2、如何使用tf.Session.graph属性获取当前计算图？

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
graph = sess.graph
print(graph)

tf.Session.graph属性返回当前计算图，可以用于获取图中的各种操作和变量。

3、如何使用tf.Session.get_default_session()方法获取默认会话？

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
tf.Session.get_default_session()

tf.Session.get_default_session()返回当前默认会话，如果没有则返回None。

4、如何使用tf.train.Saver类保存和加载模型？

import tensorflow as tf
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
    # 训练模型
    saver.save(sess, "/path/to/model") # 保存模型
with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, "/path/to/model") # 加载模型
    # 测试模型

tf.train.Saver类提供了保存和加载TensorFlow模型的功能。在上面代码中，我们定义了一个简单的分类器，然后使用Saver保存和加载模型。

总结

在本文中，我们对tf.Session进行了详细阐述，包括tf.Session的基本概念、常用方法和配置参数，以及如何保存和加载TensorFlow模型。掌握tf.Session的使用方法是TensorFlow编程的重要基础之一，希望本文能够对TensorFlow初学者有所帮助。