使用get_session()函数进行会话管理的 实践

在TensorFlow中，可以使用tf.compat.v1.Session()创建会话来执行计算图。然而，TensorFlow 2.0中建议使用tf.function和@tf.function装饰器来运行计算图，并直接执行函数而不是使用显式的会话。因此，get_session()在TensorFlow 2.0中已经不再推荐使用。然而，我可以给你一个例子，用于说明如何使用get_session()函数进行会话管理的 实践。

在TensorFlow 1.X版本中，我们可以使用get_session()函数来获取默认会话或创建新的会话对象。以下是一个创建和执行计算图的示例：

import tensorflow as tf

# 创建一个计算图
a = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,), name='input_a')
b = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,), name='input_b')
c = tf.add(a, b, name='add')

# 获取默认会话
sess = tf.compat.v1.get_default_session()
if sess is None:
    sess = tf.compat.v1.InteractiveSession()

# 执行计算图
result = sess.run(c, feed_dict={a: [1, 2, 3], b: [4, 5, 6]})
print(result)

# 关闭会话
sess.close()

在上面的示例中，我们首先在计算图中定义了两个占位符a和b，以及一个加法操作c。接下来，我们使用get_default_session()函数获取默认会话，如果默认会话不存在，则创建一个交互式会话(InteractiveSession())。然后，我们使用sess.run()执行计算图，并通过feed_dict参数提供输入值。最后，我们通过调用sess.close()关闭会话。

需要注意的是，TensorFlow 2.0中采用了更加声明式的编程风格，使用eager execution模式进行计算，而不再需要显式地管理会话对象。因此，get_session()函数在TensorFlow 2.0中已经不再被推荐使用。如果你使用的是TensorFlow 2.0版本，建议使用tf.function和@tf.function来定义计算图，并直接执行函数即可。