TensorFlow的session如何改写为支持长尾词的？
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本文共计1148个文字，预计阅读时间需要5分钟。
Session是TensorFlow客户端与整个系统交互的接口；以下将介绍session的基础使用，主要从session的创建、参数和执行三个部分来讲解。Session是TensorFlow客户端与整个系统交互的接口。
session是客户端与整个TensorFlow系统交互的接口；这次写下session的基础使用，主要从session的创建、session的参数、session的运行三个部分来讲session是客户端与整个TensorFlow系统交互的接口；这次写下 session 的基础使用，主要从 session 的创建、session 的参数、session 的运行三个部分来讲：
创建一个 session
可以使用如下语句创建：
# 创建本地 sessionwith tf.Session() as sess: # ...# 创建远程 sessionwith tf.Session("grpc://example.org:2222"): # ...
session 拥有和管理物理资源 CPU和GPU、网络连接的功能，它最典型的使用方式是作为上下文管理器使用，如以上代码所演示的。但是也可以独立创建一个 session，然后在其他地方显式的调用session.run来运行这个 session和 session.close 来关闭这个 session 。
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Session是TensorFlow客户端与整个系统交互的接口；以下将介绍session的基础使用，主要从session的创建、参数和执行三个部分来讲解。Session是TensorFlow客户端与整个系统交互的接口。
session是客户端与整个TensorFlow系统交互的接口；这次写下session的基础使用，主要从session的创建、session的参数、session的运行三个部分来讲session是客户端与整个TensorFlow系统交互的接口；这次写下 session 的基础使用，主要从 session 的创建、session 的参数、session 的运行三个部分来讲：
创建一个 session
可以使用如下语句创建：
# 创建本地 sessionwith tf.Session() as sess: # ...# 创建远程 sessionwith tf.Session("grpc://example.org:2222"): # ...
session 拥有和管理物理资源 CPU和GPU、网络连接的功能，它最典型的使用方式是作为上下文管理器使用，如以上代码所演示的。但是也可以独立创建一个 session，然后在其他地方显式的调用session.run来运行这个 session和 session.close 来关闭这个 session 。