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  • 3.3 TensorFlow运行模型 ------- 会话

      会话拥有并管理TensorFlow程序运行时的所有资源。当计算完成后需要关闭会话来帮助系统回收资源,否则就可能出现资源泄漏的问题。

      TensorFlow中使用的会话模式一般有梁总,第一种模式需要明确调用会话生成函数和关闭会话函数,代码流程如下:

    #创建一个会话
    sess = tf.Session()
    #使用这个创建好的会话得到关心的运算的结果
    sess.run(....)
    #关闭会话使得本次运行中使用到的资源得以释放
    sess.close()
    

      上述方法计算完成时,需要明确调用Session.close函数来关闭会话并释放资源。但是,当程序因为异常退出时,关闭会话的函数可能不被执行从而导致内存泄漏。为了解决异常退出时资源释放的问题,TensorFlow可以通过Python的上下文管理器来使用会话。以下所示:

    #创建一个会话,并通过Python中的上下文管理器来管理这个会话
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(...)
    #不需要盗用Session.close()函数来关闭会话
    #当上下文退出时会话关闭资源释放自动完成
    

      

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/CZT-TS/p/11235121.html
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