Python中的KerasBackendset_session()函数：设置TensorFlow后端的关键步骤

KerasBackend的set_session()函数是Keras库中用来设置TensorFlow后端的关键步骤之一。该函数用于设置当前的Keras会话所使用的TensorFlow会话。

在使用Keras构建深度学习模型时，我们必须选择一个后端引擎来执行模型的计算。TensorFlow是最常用的深度学习后端之一，并且它是Keras默认后端。

在TensorFlow中，定义了一个默认的计算图，Keras中的模型也必须在这个默认的图上进行计算。通过set_session()函数，我们可以在Keras会话中设置这个默认的TensorFlow会话。

下面是一个使用set_session()函数的示例：

import tensorflow as tf
from keras import backend as K

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

# 设置当前Keras会话的默认后端
K.set_session(sess)

在上面的示例中，首先我们导入Keras的后端函数backend，并导入TensorFlow库。然后，我们创建一个新的TensorFlow会话sess。最后，我们使用set_session()函数将新的会话设置为当前的Keras会话的默认后端。

值得注意的是，我们只需在程序的开头调用一次set_session()函数来设置默认的TensorFlow会话即可。如果在模型训练的过程中需要更改默认的会话，则可以在训练过程中再次调用set_session()函数进行更改。

通过使用set_session()函数，我们可以根据需要设置不同的TensorFlow会话。例如，我们可以配置GPU选项或设置TensorFlow会话的其他属性。

这是关于set_session()函数的一个简单例子。使用该函数，我们可以在Keras中定制TensorFlow会话，并根据实际需求设置各种属性。