TensorFlow 的会话（Session）是执行计算图的核心机制，以下是关键知识点：

1. 会话基础概念

  • 会话作用：管理资源、执行操作（Operations）和张量（Tensors）的流动
  • 创建方式：
    sess = tf.Session()
# 或使用默认会话
tf.Session().as_default()
  • 关闭规范：务必显式关闭会话以释放资源 
    sess.close()

2. 会话生命周期

阶段 描述 图标
初始化 tf.Session() 创建会话对象
Session Lifecycle
执行 通过 run() 方法启动计算
Tensorflow Session Flow
关闭 调用 close() 释放GPU/CPU资源
Session Closing

3. 进阶用法

  • 分布式会话：使用 tf.distribute 模块实现多设备协同
  • 自定义会话配置： 
    config = tf.ConfigProto(device_count={"GPU": 1})
sess = tf.Session(config=config)
  • 性能优化技巧：
    • 批量处理数据
    • 使用 tf.placeholder 控制输入
    • 激活量化（Quantization）

4. 学习资源

📌 提示：建议结合 TensorFlow Playground 实践会话操作

5. 常见问题

  • Q: 如何避免内存泄漏？
    A: 确保每次操作后关闭会话，并使用 with 语句管理上下文 

    with tf.Session() as sess:
    # 执行操作

  • Q: 会话与计算图的关系？
    A: 会话是计算图的执行环境，通过 sess.run() 触发计算流程

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