Python中的set_session()方法：设置会话的关键步骤

在Python中，set_session()是Tensorflow中的一个方法，用于设置会话（Session）的相关参数和配置。会话是TensorFlow中用于执行计算图的环境，通过会话，可以实现TensorFlow计算图中的节点的实际运算。

使用set_session()方法可以灵活地配置会话，包括设置计算设备、GPU使用参数、日志级别等。

以下是set_session()方法的关键步骤和使用示例：

1. 导入相关库：

import tensorflow as tf

2. 创建并配置会话：

sess = tf.Session()
config = tf.ConfigProto()

3. 设置会话的参数：

# 设置计算设备
config.gpu_options.allow_growth = True  # 允许GPU内存按需增长
config.gpu_options.visible_device_list = '0'  # 指定使用的GPU设备

# 设置日志级别
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)  # 设置日志级别为INFO

4. 将配置应用到会话：

sess = tf.Session(config=config)
tf.keras.backend.set_session(sess)  # 将会话应用于模型

下面是一个使用set_session()方法的完整示例：

import tensorflow as tf

# 创建并配置会话
sess = tf.Session()
config = tf.ConfigProto()

# 设置计算设备
config.gpu_options.allow_growth = True  # 允许GPU内存按需增长
config.gpu_options.visible_device_list = '0'  # 指定使用的GPU设备

# 设置日志级别
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)  # 设置日志级别为INFO

# 将配置应用到会话
sess = tf.Session(config=config)
tf.keras.backend.set_session(sess)  # 将会话应用于模型

# 执行其他TensorFlow操作
a = tf.constant(3)
b = tf.constant(4)
c = tf.multiply(a, b)

print(sess.run(c))  # 输出结果：12

在这个例子中，我们首先导入了tensorflow库，然后创建了一个会话sess和一个配置config。接着，我们通过设置config的相关属性来配置会话，包括允许GPU内存按需增长和指定使用的GPU设备。然后，我们设置了日志级别为INFO，表示输出INFO级别的日志信息。

最后，我们将会话config应用到会话sess中，并使用tf.keras.backend.set_session()方法将会话应用于模型。然后，我们可以执行其他的TensorFlow操作，例如对两个常量进行乘法运算并输出结果。

总结来说，set_session()方法是TensorFlow中用于设置会话的关键步骤，通过配置会话参数和应用到会话中，可以灵活地控制TensorFlow计算图的执行环境。