Python TensorFlow，会话，Session，会话的run()方法，placeholder占位符，feed操作

柔光的暖阳◎ 2022-03-15 14:24 226阅读 0赞

TensorFlow分为前端系统(定义程序的图结构)和后端系统(运行图结构)。

会话的作用：1、运行图的结构    2、分配资源计算(分配CPU、GPU)    3、管理资源(变量、队列、线程等。会话结束后需要释放)

**demo.py（会话，Session）：**

import tensorflow as tf
    import os
    os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'  # 设置警告级别
    
    
    # 手动创建计算图。
    new_graph = tf.Graph()
    
    # 在新创建的计算图中添加张量
    with new_graph.as_default():
        b = tf.constant(666.0)
    
    a = tf.constant(5.0)  # 张量a自动属于默认的计算图。
    
    
    # 会话(运行计算图的类，使用默认注册的图(也可以手动指定计算图)，一个会话只能运行一个计算图)
    with tf.Session() as sess:
        print(sess.run(a))  # 5.0
    
    # 会话(手动指定计算图)
    with tf.Session(graph=new_graph) as sess:
        print(sess.run(b))  # 666.0
    
    # 会话 config参数。 log_device_placement表示运算所用设备的日志信息
    with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess:
        print(sess.run(a))
        '''
        Device mapping: no known devices.
        Const: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0   Const运算使用的是cpu
        5.0
        '''

**交互式会话：InteractiveSession (一般在ipython中使用)：**

In \[1\]:  import tensorflow as tf  
In \[2\]:  a = tf.constant(3.0)  
In \[3\]:  **tf.InteractiveSession**()  
Out\[3\]:  <tensorflow.python.client.session.InteractiveSession at 0x7f99003e43c8>  
In \[4\]:  a**.eval()**  
Out\[4\]:  3.0

--------------------

**demo.py（会话的run()方法，placeholder占位符，feed操作）：**

import tensorflow as tf
    import os
    os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'  # 设置警告级别
    
    
    a = tf.constant(5.0)
    b = tf.constant(6.0)
    sum1 = tf.add(a, b)
    
    var1 = 1.0  # 普通变量
    
    # placeholder表示占位符(不确定输入什么)，一般配合feed_dict使用(训练的时候实时地提供数据，run()执行时才会提供数据)
    plt = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 3])  # shape中的None表示行数可以任意，3表示列数。
    
    # 会话
    with tf.Session() as sess:
        print(sess.run([a, b, sum1]))  # [5.0, 6.0, 11.0]  run()方法可以运行张量或运算操作。
        # print(sess.run(var1))  # 会报错。 run()方法不能运行普通变量。
        print(sess.run(a + var1))  # 张量与普通变量相加，结果也是一个张量。(TensorFlow重载了+-*/等运算符)
    
        # run()实时地提供数据。 将feed_dict中的实时数据替换占位符。(替换的数据要与占位符的shape对应)
        print(sess.run(plt, feed_dict={plt:[[1,2,3], [4,5,6]]}))
        '''
        [[1. 2. 3.]
         [4. 5. 6.]]
        '''
    
    
    '''
    run()方法的常见异常错误：
    RuntimeError：如果它Session处于无效状态（例如已关闭）。
    TypeError：如果fetches或feed_dict键是不合适的类型。
    ValueError：如果fetches或feed_dict键无效或引用 Tensor不存在。
    '''