Python中set_session()函数的具体作用和功能

set_session()函数是Keras中的一个函数，用于设置模型的会话（session）。

在TensorFlow中，可以使用tf.Session()来创建一个会话，然后将会话作为参数传递给Keras模型的fit()或者predict()函数。然而，在多个GPU环境中或者使用分布式训练时，我们可能需要对会话进行一些设置，以方便更好地利用硬件资源。这时就可以使用set_session()函数来设置会话的相关参数。

set_session()函数的具体作用和功能如下：

1. 设置GPU使用策略：在多个GPU环境中，可以通过设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来控制模型使用哪几个GPU。对于只有一个GPU的情况，不需要设置该变量，默认使用该GPU进行训练。而在有多个GPU的情况下，我们可以使用tf.ConfigProto()来创建一个配置对象，然后通过设置其属性gpu_options.allow_growth为True来动态分配显存，或者通过设置属性gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction来按比例分配显存。

2. 设置分布式训练参数：在使用分布式训练时，可以通过set_session()函数来设置训练的参数，例如设置参数tf.ConfigProto().device_count来指定使用的GPU数量，或者设置参数tf.ConfigProto().device_soft_placement为True来指定在没有GPU时使用CPU进行计算。

下面是使用set_session()函数的一个例子：

import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建一个配置对象
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True

# 创建一个会话，并将配置对象传递给会话
sess = tf.Session(config=config)

# 将会话设置为Keras的默认会话
set_session(sess)

# 创建一个简单的模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 使用模型进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

在上面的例子中，首先创建一个配置对象config，并设置其gpu_options.allow_growth属性为True，表示动态分配显存。然后创建一个会话sess，并将配置对象传递给会话。接着使用set_session()函数将会话设置为Keras的默认会话，这样在后续的训练和预测过程中，Keras会使用该会话进行计算。最后创建一个简单的模型，编译模型，训练模型，并使用模型进行预测。

总之，set_session()函数的作用是设置Keras模型的会话，可以通过该函数来设置GPU使用策略和分布式训练参数，以便更好地利用硬件资源。