如何使用Keras.backend.tensorflow_backendset_session()在Python中设置TensorFlow会话

在使用Keras时，可以使用Keras.backend.tensorflow_backend.set_session()来设置TensorFlow会话。这个函数可以用于设置会话的各种配置选项，例如GPU分配策略、日志级别、显存增长策略等。

下面是一些使用set_session()函数的示例：

首先，导入必要的库：

import tensorflow as tf
from keras import backend as K

创建一个TensorFlow会话：

session = tf.Session()

将这个会话设置为默认会话：

K.set_session(session)

设置会话的配置选项：

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.8

将配置选项应用到会话：

session = tf.Session(config=config)
K.set_session(session)

这样，会话就被设置为使用最多80%的显存，并且显存会根据需要动态增长。

除了上述选项，还可以设置其他会话配置，例如日志级别：

tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)

设置设备可见性：

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

指定并行训练的GPU数量：

config.gpu_options.visible_device_list = "0,1"

设置使用的GPU硬件：

config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
config.gpu_options.allow_growth = True

设置多GPU并行训练的策略：

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

以上是使用Keras.backend.tensorflow_backend.set_session()设置TensorFlow会话的一些例子。根据实际需求，可以在创建会话后设置不同的配置选项，以满足训练或推断的需求。