介紹 TensorFlow 中啓動圖： tf.Session()，tf.InteractivesSession()，tf.train.Supervisor().managed_session() 用法的區別：
（1）tf.Session()
構造階段完成後, 才能啓動圖. 啓動圖的第一步是創建一個 Session 對象, 如果無任何創建參數, 會話構造器將啓動默認圖.
具體代碼：
#coding:utf-8
import tensorflow as tf
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.], [2.]])
preduct = tf.matmul(matrix1, matrix2)
# 使用 "with" 代碼塊來自動完成關閉動作.
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print sess.run(preduct)（2）tf.InteractivesSession()
爲了便於使用諸如 IPython之類的 Python 交互環境, 可以使用InteractiveSession
代替 Session 類, 使用 Tensor.eval()和 Operation.run()方法代替Session.run().
這樣可以避免使用一個變量來持有會話。
具體代碼：
#coding:utf-8
import tensorflow as tf
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.], [2.]])
preduct = tf.matmul(matrix1, matrix2)
sess_ = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()
print preduct.eval()
sess_.close()（3）tf.train.Supervisor().managed_session()
與上面兩種啓動圖相比較來說，Supervisor() 幫助我們處理一些事情：
(a) 自動去 checkpoint 加載數據或者初始化數據
（b) 自動有一個 Saver ，可以用來保存 checkpoint
eg: sv.saver.save(sess, save_path)
(c) 有一個 summary_computed 用來保存 Summary
因此我們可以省略了以下內容：
（a）手動初始化或者從 checkpoint 中加載數據
（b）不需要創建 Saver 類， 使用 sv 內部的就可以
（c）不需要創建 Summary_Writer()
具體代碼：
import tensorflow as tf
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.], [2.]])
preduct = tf.matmul(matrix1, matrix2)
sv = tf.train.Supervisor(logdir=None, init_op=tf.global_variables_initializer())
with sv.managed_session() as sess:
print sess.run(preduct)
另外一個栗子：
#coding:utf-8
import tensorflow as tf
a = tf.Variable(1)
b = tf.Variable(2)
c = tf.add(a, b)
update = tf.assign(a, c)
init = tf.global_variables_initializer()
sv = tf.train.Supervisor(logdir="./tmp/", init_op=init)
saver = sv.saver
with sv.managed_session() as sess:
for i in range(1000):
update_ = sess.run(update)
#print("11111", update)
if i % 100 == 0:
sv.saver.save(sess, "./tmp/", global_step=i)如何使用 Supervisor() 來啓動圖和保存訓練參數