人工智能TensorFlow工作笔记009---认识TensorFlow中的会话

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# 前面的两节介绍了Tens orFlow 是如何组织数据和运算的。本节将介绍如何使用
# TensorFlow 中的会话（ session ）来执行定义好的运算。会话拥有并管理TensorFlow 程序运
# 行时的所有资源。所有计算完成之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。Te nsorFlow 中使用会话的模式一般有两种，第一种模式需要明确调用会
# 话生成函数和关闭会话函数，这种模式的代码流程如下。
# 创建一个会话。
import tensorflow as tf
#sess = tf.Session()
#使用这个创建好的会话来得到关心的运算的结果。比如可以调用sess. run (result) ,
#来得到3.1 节样例中张量result 的取值。
a=tf.constant([1.0,2.0],name="a");
b=tf.constant([2.0,3.0],name="b")
result=a+b;

#sess.run(result);
# print(sess.run(result))
#打印结果
# [3. 5.]

#关闭会话使得本次运行巾使用到的资源可以被释放。
# sess.close ();

# 使用这种模式时，在所有计算完成之后，需要明确调用Session.close 函数来关闭会话
# 并释放资源。然而，当程序因为异常而退出时，关闭会话的函数可能就不会被执行从而导
# 致资源泄漏。为了解决异常退出时资