Python中使用Keras.backend.tensorflow_backendset_session()函数进行TensorFlow会话设置

在使用Keras构建深度学习模型时，我们通常会使用TensorFlow作为后端。在TensorFlow中，我们可以设置会话的一些参数，如GPU内存分配的比例、日志级别等。

在Keras中，我们可以通过tensorflow_backend.set_session()函数来设置TensorFlow会话。该函数接受一个参数session，用于指定要设置的会话对象。以下是一个使用set_session()函数的例子：

import keras.backend as K
import tensorflow as tf

# 创建一个新的TensorFlow会话
session = tf.Session()

# 将该会话设置为Keras的后端会话
K.set_session(session)

# 定义Keras模型和训练
model = ...
model.compile(...)
model.fit(...)

在上面的例子中，我们首先导入keras.backend模块，并导入tensorflow模块。然后，我们创建一个新的TensorFlow会话对象，并将其赋值给变量session。

接着，我们使用K.set_session()函数将这个会话对象设置为Keras的后端会话。这样，Keras就能使用我们自定义的TensorFlow会话了。

最后，我们可以定义Keras模型并进行训练。Keras会在必要时自动使用我们设置的会话对象。

在实际应用中，我们可能需要设置会话的一些参数。例如，如果我们想分配更多的GPU内存给模型，可以像下面这样修改上面的例子：

import keras.backend as K
import tensorflow as tf

# 创建一个新的TensorFlow会话
session = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.8)))

# 将该会话设置为Keras的后端会话
K.set_session(session)

# 定义Keras模型和训练
model = ...
model.compile(...)
model.fit(...)

在这个例子中，我们通过tf.ConfigProto来配置会话参数。在tf.GPUOptions中，我们可以使用per_process_gpu_memory_fraction参数来指定分配给每个进程的GPU内存的比例。可以根据具体情况来调整这个值。

在实际使用中，我们可能还会涉及到其它参数的设置，如日志级别、并行线程数等。具体参考TensorFlow的文档来设置会话参数。

总结起来，通过K.set_session()函数，我们可以灵活地设置Keras使用的TensorFlow会话。这对于需要自定义TensorFlow会话的情况来说是非常有用的。