tensorflow入门之Session

Session会话是tensorflow里面的重要机制，tensorflow构建的计算图必须通过Session会话才能执行，如果只是在计算图中定义了图的节点但没有使用Session会话的话，就不能运行该节点。比如在tensorflow中定义了两个矩阵a和b，和一个计算a和b乘积的c节点，如果想要得到a和b的乘积（也就是c节点的运算结果)的话，必须要建立Session会话，并调用Session中的run方法运行c节点才行。

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Created on Mon Apr  3 10:13:21 2017

@author: zhangshaoxing
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import tensorflow as tf   #导入tensorflow
a=tf.constant([[1,2]])   #定义了一个1×2的矩阵
b=tf.constant([[2],
[4]])    #定义了一个2×1的矩阵

c=tf.matmul(a,b)       #两者相乘赋给c节点

#两种方式执行session,第一种比较直观，但比较麻烦，第二种比较方便
#第一种
sess=tf.Session()
result=sess.run(c)
print(result)
sess.close()      #关闭session，可有可无，但为了规范起见，还是写上

with  tf.Session() as sess:
result=sess.run(c)
print(result)    #当代码跳出代码块后自动关闭session

运行结果：

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