Python中Keras.backend.tensorflow_backendset_session()函数的作用与效果

Keras是一个深度学习框架，基于TensorFlow等底层框架实现了高层的API接口。Keras.backend.tensorflow_backend.set_session()函数是Keras中的一个函数，用于设置Keras使用TensorFlow作为后端时的会话。

作用：

Keras.backend.tensorflow_backend.set_session()函数的主要作用是设置Keras使用TensorFlow作为后端时的会话。会话是TensorFlow中用于执行计算图的上下文环境，包含了计算图、变量、运算操作等。

效果：

使用Keras.backend.tensorflow_backend.set_session()函数可以设置Keras使用TensorFlow作为后端时的会话，从而可以使用TensorFlow中的一些会话相关的参数和功能。

下面是一个使用例子，演示了如何使用Keras.backend.tensorflow_backend.set_session()函数设置Keras使用TensorFlow作为后端的会话，并设置一些会话参数：

import tensorflow as tf
from keras.backend import tensorflow_backend as KTF

# 设置Keras使用TensorFlow作为后端
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True   # 不全部占满显存, 按需分配
sess = tf.Session(config=config)
KTF.set_session(sess)

# 设置一些会话参数
session = KTF.get_session()
session.run(tf.global_variables_initializer())
KTF.set_learning_phase(1)   # 设置学习阶段为训练阶段

在上面的例子中，首先导入了需要的库。然后，通过tf.ConfigProto()创建了一个配置对象config，并设置了一些会话参数。其中，config.gpu_options.allow_growth=True表示允许显存按需分配，不全部占满。接着，使用tf.Session(config=config)创建了一个会话sess。然后，使用KTF.set_session()函数将sess设置为Keras的会话。最后，通过KTF.get_session()获取当前的会话，使用session.run()执行了一个tf.global_variables_initializer()操作，用于初始化全局变量。然后，使用KTF.set_learning_phase()将学习阶段设置为训练阶段。

使用Keras.backend.tensorflow_backend.set_session()函数设置Keras使用TensorFlow作为后端的会话，可以灵活地控制会话参数，并且可以使用TensorFlow中的高级功能。