Tensorflow中with tf.Session as sess 与 sess = tf.Session 的区别（学习笔记一）

第一部分：python中with...as...的用法

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结论就是：with是一个控制流语句，跟if/for/while/try之类的是一类的，with可以用来简化try finally代码，看起来可以比try finally更清晰。
        这里新引入了一个"上下文管理协议"context management protocol，实现方法是为一个类定义__enter__和__exit__两个函数。
        with expresion as variable的执行过程是，首先执行__enter__函数，它的返回值会赋给as后面的variable，想让它返回什么就返回什么，只要你知道怎么处理就可以了，如果不写as variable，返回值会被忽略。
        然后，开始执行with-block中的语句，不论成功失败(比如发生异常、错误，设置sys.exit())，在with-block执行完成后，会执行__exit__函数。
        这样的过程其实等价于：
        try:
        执行 __enter__的内容
        执行 with_block.
        finally:
        执行 __exit__内容
        只不过，现在把一部分代码封装成了__enter__函数，清理代码封装成__exit__函数。

第二部分：Tensorflow中with tf.Session() as sess用法详解

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因此，原因就是：

一个Session可能会拥有一些资源，例如Variable或者Queue。当我们不再需要该session的时候，需要将这些资源进行释放。有两种方式，

    调用session.close()方法；
    使用with tf.Session()创建上下文（Context）来执行，当上下文退出时自动释放。
 

另外两篇有用的博客：

https://www.cnblogs.com/lienhua34/p/5998853.html

https://blog.csdn.net/qq_36666115/article/details/80017050

大家写的真好呀！