Python中set_session()方法的功能和用法简介

在Python中，set_session()方法用于设置当前会话的属性。它是TensorFlow中的一个函数，用于控制TensorFlow的运行环境和行为。该函数常用于设置会话的一些重要属性，例如GPU分配策略、运算优化器、分布式训练参数等。

set_session()方法的常规用法如下：

1. 导入所需模块：

import tensorflow as tf

2. 创建一个新的会话对象，并使用set_session()方法设置会话属性：

sess = tf.Session()
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
tf.keras.backend.set_session(tf.Session(config=config))

在上面的代码中，我们创建了一个新的会话对象sess，并创建了一个配置对象config。然后，我们将config作为参数传递给tf.Session()方法，创建一个新的会话对象，并使用tf.keras.backend.set_session()方法设置当前会话的属性。

下面是set_session()方法的使用示例：

import tensorflow as tf

# 创建一个新的会话对象
sess = tf.Session()
config = tf.ConfigProto()

# 设置GPU分配策略为按需增长
config.gpu_options.allow_growth = True
# 设置TensorFlow使用的计算设备
config.device_count['GPU'] = 2
# 设置运算优化器为XLA
config.graph_options.optimizer_options.global_jit_level = tf.OptimizerOptions.ON_1

# 将配置应用到会话对象
tf.keras.backend.set_session(tf.Session(config=config))

在上面的示例中，我们首先导入了TensorFlow模块。然后，创建了一个新的会话对象sess，并创建了一个配置对象config。在配置对象config中，我们设置了GPU分配策略为按需增长，允许TensorFlow动态分配GPU内存。我们还设置了设备数量为2，表示我们希望使用两个GPU进行计算。最后，我们设置了运算优化器为XLA（Accelerated Linear Algebra），这可以提高计算的性能。

通过tf.keras.backend.set_session()方法，我们将配置对象config应用到当前会话对象，从而设置会话的属性。

总结：

set_session()方法用于设置当前会话的属性，常用于设置GPU分配策略、运算优化器等。它的用法是创建一个新的会话对象，并使用tf.keras.backend.set_session()方法将配置应用到会话对象上。下面是set_session()方法的使用示例，其中设置了GPU分配策略、设备数量和运算优化器等属性：

import tensorflow as tf

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

config.gpu_options.allow_growth = True
config.device_count['GPU'] = 2
config.graph_options.optimizer_options.global_jit_level = tf.OptimizerOptions.ON_1

tf.keras.backend.set_session(tf.Session(config=config))

这样，我们就可以根据自己的需求，对当前会话进行属性设置，以达到更好的运算效果和性能。