Tensorflow MNISTチュートリアルでセッションオブジェクトが指定されていない

Question

Tensorflowレイヤーチュートリアルにセッションオブジェクトがないのはなぜですか？それは何らかの形でそれを得ることは可能ですか？

チュートリアル：https://www.tensorflow.org/tutorials/layers

ソースコード：さらなる発展にhttps://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.3/tensorflow/examples/tutorials/layers/cnn_mnist.py

、セッションオブジェクトは、例えば、訓練されたモデルを保存するために必要なことがあります

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

# some processing here 

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

ありがとう！

Answer 1

は、セッションの構築の詳細を隠す高レベルAPIとしてtf.estimator.Estimatorを使用し、モデルとログの要約をチェックポイントするトレーニングループを作成します。代わりに、入力データを記述するinput_fnとレイヤー構造を記述するmodel_fnを指定します。

tf.Session（またはtf.train.MonitoredSession）APIを直接使用する場合は、コード内でmodel_fnを直接呼び出して、必要に応じてオプティマイザ、セーバなどを作成できます。