参考：https://blog.csdn.net/u013510838/article/details/84111031

　　Session是TensorFlow前后端连接的桥梁。用户利用session使得client能够与master的执行引擎建立连接，并通过session.run()来触发一次计算。它建立了一套上下文环境，封装了operation计算以及tensor求值的环境。

　　session之间采用共享graph的方式来提高运行效率。一个session只能运行一个graph实例，但一个graph可以运行在多个session中。一般情况下，创建session时如果不指定Graph实例，则会使用系统默认Graph。常见情况下，我们都是使用一个graph，即默认graph。当session创建时，不会重新创建graph实例，而是默认graph引用计数加1。当session close时，引用计数减1。只有引用计数为0时，graph才会被回收。这种graph共享的方式，大大减少了graph创建和回收的资源消耗，优化了TensorFlow运行效率。

　　tf通过运行时维护的session本地线程栈，来管理默认session。故不同的线程会有不同的默认session，默认session是线程作用域的。

　　可以显示创建Graph，并调用as_default()使他替换默认Graph。在该上下文管理器中创建的op都会注册到这个graph中。退出上下文管理器后，则恢复原来的默认graph。一般情况下，我们不用显式创建Graph，使用系统创建的那个默认Graph即可。

1 import tensorflow as tf2 3 print(tf.get_default_graph())  # 打印最初的默认图4 5 with tf.Graph().as_default() as g:6     print(tf.get_default_graph() is g) # 测试替换的默认图7     print(tf.get_default_graph())8 print(tf.get_default_graph())  # 恢复的默认图

输出如下：

     
      True
      
       
      
     

由此可见，在上下文管理器中，当前线程的默认图被替换了，而退出上下文管理后，则恢复为了原来的默认图。

默认graph和默认session一样，也是线程作用域的。