Python中如何设置默认会话函数setup_default_session()的使用方法

在Python中，可以使用tf.compat.v1.Session.set_default_session()函数来设置默认会话。默认会话用于在TensorFlow程序中使用eval()和run()函数时自动选择默认会话执行操作。

以下是使用tf.compat.v1.Session.set_default_session()函数的方法和一个使用示例：

1. 导入必要的包：

import tensorflow as tf

2. 定义一个函数来设置默认会话：

def setup_default_session():
    config = tf.compat.v1.ConfigProto()
    config.gpu_options.allow_growth = True
    sess = tf.compat.v1.Session(config=config)
    tf.compat.v1.keras.backend.set_session(sess)
    return sess

在这个函数中，我们首先创建一个ConfigProto对象，然后设置一些配置选项。在这个例子中，我们将gpu_options.allow_growth设置为True，以便让GPU内存动态增长。然后，我们使用ConfigProto对象创建一个新的会话sess，并使用tf.compat.v1.keras.backend.set_session()函数将其设置为Keras的默认会话。

3. 使用默认会话进行操作：

# 设置默认会话
sess = setup_default_session()

# 创建一个变量和常量，并相加
a = tf.Variable(1)
b = tf.constant(2)
c = a + b

# 初始化变量
init = tf.compat.v1.global_variables_initializer()
sess.run(init)

# 执行操作并打印结果
print(sess.run(c))

在这个示例中，我们首先设置默认会话sess，然后创建一个变量a和一个常量b，并使用加法操作将它们相加得到c。然后，我们使用tf.compat.v1.global_variables_initializer()函数初始化变量， 调用sess.run()函数执行操作，并使用print()函数打印结果。由于我们设置了默认会话，因此可以直接调用sess.run()函数而不需要传递会话对象。

使用默认会话可以简化TensorFlow程序中的语法，并使代码更易读。在需要使用TensorFlow会话的地方，直接使用默认会话对象即可，无需每次都显式地传递会话对象。

此外，还可以使用with关键字来设置和使用默认会话，如下所示：

with sess.as_default():
    # 执行操作

在此示例中，使用sess.as_default()方法创建一个上下文管理器，并在其内部执行操作。此时，默认会话为sess，并且无需显式地调用会话对象sess.run()来执行操作。

总结：

通过使用tf.compat.v1.Session.set_default_session()函数，可以设置默认会话来执行TensorFlow中的操作。这样可以大大简化代码，提高可读性，并且无需每次都显式地传递会话对象。