TensorFlow中使用与不使用上下文管理器定义tf.Session为何行为不同？

嘿，最近我踩了个TensorFlow的小坑——用上下文管理器创建会话和直接实例化会话，居然会导致tf.summary.merge_all()的行为完全不一样！给你看具体的对比示例，咱们一步步说清楚为什么。

一、使用上下文管理器的示例 #

先看能正常工作的代码：

import tensorflow as tf
graph = tf.Graph()
# 在自定义图的上下文里定义变量和summary
with graph.as_default():
    x = tf.Variable(0)
    tf.summary.scalar("x", x)
# 用上下文管理器创建会话
with tf.Session(graph=graph) as sess:
    # 在会话上下文里合并所有summary
    summaries = tf.summary.merge_all()
    print("Operations:", sess.graph.get_operations())
    print("\nSummaries:", summaries)

运行结果（截取关键部分）：

Operations: [<tf.Operation 'Variable/initial_value' type=Const>, <tf.Operation 'Variable' type=VariableV2>, <tf.Operation 'Variable/Assign' type=Assign>, <tf.Operation 'Variable/read' type=Identity>, <tf.Operation 'x' type=ScalarSummary>]

Summaries: Tensor("Merge/MergeSummary:0", shape=(), dtype=string)

这里merge_all()成功找到了我们在graph里定义的ScalarSummary操作，返回了有效的合并张量。

二、不使用上下文管理器的示例 #

再看会出问题的写法：

import tensorflow as tf
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    x = tf.Variable(0)
    tf.summary.scalar("x", x)
# 直接创建会话，不进入上下文管理器
sess = tf.Session(graph=graph)
summaries = tf.summary.merge_all()
print("Operations:", sess.graph.get_operations())
print("\nSummaries:", summaries)
sess.close()

运行结果会是这样：

Operations: [<tf.Operation 'Variable/initial_value' type=Const>, <tf.Operation 'Variable' type=VariableV2>, <tf.Operation 'Variable/Assign' type=Assign>, <tf.Operation 'Variable/read' type=Identity>, <tf.Operation 'x' type=ScalarSummary>]

Summaries: None

明明会话绑定的是同一个graph，为什么merge_all()会返回None？

三、差异的核心原因 #

这背后的关键是默认图的上下文绑定：

• 使用会话上下文管理器时：

  1. 自动管理会话生命周期（退出代码块时自动关闭会话）；
  2. 临时将绑定的graph设为当前默认图，同时把该会话设为默认会话。
     所以在这个块里调用merge_all()时，它会去当前默认图（也就是我们自定义的graph）里查找所有summary操作，自然能找到。

• 直接创建会话时：
  当前默认图还是TensorFlow启动时创建的全局默认图（不是我们自定义的graph）。tf.summary.merge_all()默认只会在当前默认图里查找summary操作，全局默认图里没有我们定义的x的summary，所以返回None。

四、不使用上下文管理器的解决办法 #

如果不想用上下文管理器，也能让代码正常工作——只需要在调用merge_all()时，显式把自定义图设为默认图：

import tensorflow as tf
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    x = tf.Variable(0)
    tf.summary.scalar("x", x)
sess = tf.Session(graph=graph)
# 显式进入自定义图的上下文
with graph.as_default():
    summaries = tf.summary.merge_all()
print("Operations:", sess.graph.get_operations())
print("\nSummaries:", summaries)
sess.close()

这样运行就会和使用会话上下文管理器的结果完全一致啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者desa