Tensorflow MNIST教程中未指定的會話對象

Question

為什么Tensorflow Layers教程中沒有Session對象？ 有可能以某種方式獲得它嗎？

教程： https ： //www.tensorflow.org/tutorials/layers

源代碼： https : //github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.3/tensorflow/examples/tutorials/layers/cnn_mnist.py

在進一步的開發中，可能需要會話對象來保存經過訓練的模型，例如：

session = tf.Session()
saver = tf.train.Saver()

# some processing here

saver.save(session, 'myModel',global_step=1000)

謝謝！

Answer 1

TensorFlow tf.layers教程使用tf.estimator.Estimator作為高級API，它隱藏了構造會話的細節，並編寫了一個訓練點來檢查模型並記錄摘要。 相反，你指定一個input_fn描述輸入數據和model_fn描述層結構。

如果您更喜歡直接使用tf.Session （或tf.train.MonitoredSession ）API，則可以直接在自己的代碼中調用model_fn ，並根據需要創建優化器，保護程序等。