1 Session概述

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创建时，系统会分配一些资源，比如graph引用、要连接的计算引擎的名称等。故计算完毕后，需要使用session.close()关闭session，避免引起内存泄漏，特别是graph无法释放的问题。可以显式调用session.close(),或利用with上下文管理器，或者直接使用InteractiveSession。

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。
 

2 默认session

op运算和tensor求值时，如果没有指定运行在哪个session中，则会运行在默认session中。通过session.as_default()可以将自己设置为默认session。但个人建议最好还是通过session.run(operator)和session.run(tensor)来进行op运算和tensor求值。

operation.run()

operation.run()等价于tf.get_default_session().run(operation)

@tf_export("Operation")
class Operation(object):# 通过operation.run()调用，进行operation计算def run(self, feed_dict=None, session=None):_run_using_default_session(self, feed_dict, self.graph, session)def _run_using_default_session(operation, feed_dict, graph, session=None):# 没有指定session，则获取默认sessionif session is None:session = get_default_session()# 最终还是通过session.run()进行运行的。tf中任何运算，都是通过session来run的。# 通过session来建立client和master的连接，并将graph发送给master，master再进行执行session.run(operation, feed_dict)

tensor.eval()

tensor.eval()等价于tf.get_default_session().run(tensor), 如下

@tf_export("Tensor")
class Tensor(_TensorLike):# 通过tensor.eval()调用，进行tensor运算def eval(self, feed_dict=None, session=None):return _eval_using_default_session(self, feed_dict, self.graph, session)def _eval_using_default_session(tensors, feed_dict, graph, session=None):# 如果没有指定session，则获取默认sessionif session is None:session = get_default_session()return session.run(tensors, feed_dict)

默认session的管理

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。

# session栈
_default_session_stack = _DefaultStack()# 获取默认session的接口
@tf_export("get_default_session")
def get_default_session():return _default_session_stack.get_default()# _DefaultStack默认session栈是线程相关的
class _DefaultStack(threading.local):# 默认session栈的创建，其实就是一个listdef __init__(self):super(_DefaultStack, self).__init__()self._enforce_nesting = Trueself.stack = []  # 获取默认sessiondef get_default(self):return self.stack[-1] if len(self.stack) >= 1 else None

 

3 前端Session类型

session类图

会话Session的UML类图如下

分为两种类型，普通Session和交互式InteractiveSession。InteractiveSession和Session基本相同，区别在于

1. InteractiveSession创建后，会将自己替换为默认session。使得之后operation.run()和tensor.eval()的执行通过这个默认session来进行。特别适合Python交互式环境。
2. InteractiveSession自带with上下文管理器。它在创建时和关闭时会调用上下文管理器的enter和exit方法，从而进行资源的申请和释放，避免内存泄漏问题。这同样很适合Python交互式环境。

Session和InteractiveSession的代码逻辑不多，主要逻辑均在其父类BaseSession中。主要代码如下

@tf_export('Session')
class Session(BaseSession):def __init__(self, target='', graph=None, config=None):# session创建的主要逻辑都在其父类BaseSession中super(Session, self).__init__(target, graph, config=config)self._default_graph_context_manager = Noneself._default_session_context_manager = None

@tf_export('InteractiveSession')
class InteractiveSession(BaseSession):def __init__(self, target='', graph=None, config=None):self._explicitly_closed = False# 将自己设置为default sessionself._default_session = self.as_default()self._default_session.enforce_nesting = False# 自动调用上下文管理器的__enter__()方法self._default_session.__enter__()self._explicit_graph = graphdef close(self):super(InteractiveSession, self).close()## 省略无关代码## 自动调用上下文管理器的__exit__()方法，避免内存泄漏self._default_session.__exit__(None, None, None)self._default_session = None

BaseSession

BaseSession基本包含了所有的会话实现逻辑。包括会话的整个生命周期，也就是创建 执行 关闭和销毁四个阶段。生命周期后面详细分析。BaseSession包含的主要成员变量有graph引用，序列化的graph_def, 要连接的tf引擎target，session配置信息config等。
 

4 后端Session类型

在后端master中，根据前端client调用tf.Session(target='', graph=None, config=None)时指定的target，来创建不同的Session。target为要连接的tf后端执行引擎，默认为空字符串。Session创建采用了抽象工厂模式，如果为空字符串，则创建本地DirectSession，如果以grpc://开头，则创建分布式GrpcSession。类图如下

DirectSession只能利用本地设备，将任务创建到本地的CPU GPU上。而GrpcSession则可以利用远端分布式设备，将任务创建到其他机器的CPU GPU上，然后通过grpc协议进行通信。grpc协议是谷歌发明并开源的远程通信协议。
 

5 Session生命周期

Session作为前后端连接的桥梁，以及上下文运行环境，其生命周期尤其关键。大致分为4个阶段

1. 创建：通过tf.Session()创建session实例，进行系统资源分配，特别是graph引用计数加1
2. 运行：通过session.run()触发计算的执行，client会将整图graph传递给master，由master进行执行
3. 关闭：通过session.close()来关闭，会进行系统资源的回收，特别是graph引用计数减1.
4. 销毁：Python垃圾回收器进行GC时，调用session.__del__()进行回收。

生命周期方法入口基本都在前端Python的BaseSession中，它会通过swig自动生成的函数符号映射关系，调用C层的实现。

5.1 创建

先从BaseSession类的init方法看起，只保留了主要代码。

def __init__(self, target='', graph=None, config=None):# graph表示构建的图。TensorFlow的一个session会对应一个图。这个图包含了所有涉及到的算子# graph如果没有设置（通常都不会设置），则使用默认graphif graph is None:self._graph = ops.get_default_graph()else:self._graph = graphself._opened = Falseself._closed = Falseself._current_version = 0self._extend_lock = threading.Lock()# target为要连接的tf执行引擎if target is not None:self._target = compat.as_bytes(target)else:self._target = Noneself._delete_lock = threading.Lock()self._dead_handles = []# config为session的配置信息if config is not None:self._config = configself._add_shapes = config.graph_options.infer_shapeselse:self._config = Noneself._add_shapes = Falseself._created_with_new_api = ops._USE_C_API# 调用C层来创建sessionself._session = Noneopts = tf_session.TF_NewSessionOptions(target=self._target, config=config)self._session = tf_session.TF_NewSession(self._graph._c_graph, opts, status)

BaseSession先进行成员变量的赋值，然后调用TF_NewSession来创建session。TF_NewSession()方法由swig自动生成，在bazel-bin/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py中

def TF_NewSession(graph, opts, status):return _pywrap_tensorflow_internal.TF_NewSession(graph, opts, status)

_pywrap_tensorflow_internal包含了C层函数的符号表。在swig模块import时，会加载pywrap_tensorflow_internal.so动态链接库，从而得到符号表。在pywrap_tensorflow_internal.cc中，注册了供Python调用的函数的符号表，从而实现Python到C的函数映射和调用。

// c++函数调用的符号表，Python通过它可以调用到C层代码。符号表和动态链接库由swig自动生成
static PyMethodDef SwigMethods[] = {// .. 省略其他函数定义// TF_NewSession的符号表，通过这个映射，Python中就可以调用到C层代码了。{ (char *)"TF_NewSession", _wrap_TF_NewSession, METH_VARARGS, NULL},// ... 省略其他函数定义
}

最终调用到c_api.c中的TF_NewSession()

// TF_NewSession创建session的新实现，在C层后端代码中
TF_Session* TF_NewSession(TF_Graph* graph, const TF_SessionOptions* opt,TF_Status* status) {Session* session;// 创建sessionstatus->status = NewSession(opt->options, &session);if (status->status.ok()) {TF_Session* new_session = new TF_Session(session, graph);if (graph != nullptr) {// 采用了引用计数方式，多个session共享一个图实例，效率更高。// session创建时，引用计数加1。session close时引用计数减1。引用计数为0时，graph才会被回收。mutex_lock l(graph->mu);graph->sessions[new_session] = Status::OK();}return new_session;} else {DCHECK_EQ(nullptr, session);return nullptr;}
}

session创建时，并创建graph，而是采用共享方式，只是引用计数加1了。这种方式减少了session创建和关闭时的资源消耗，提高了运行效率。NewSession()根据前端传递的target，使用sessionFactory创建对应的TensorFlow::Session实例。

Status NewSession(const SessionOptions& options, Session** out_session) {SessionFactory* factory;const Status s = SessionFactory::GetFactory(options, &factory);// 通过sessionFactory创建多态的Session。本地session为DirectSession，分布式为GRPCSession*out_session = factory->NewSession(options);if (!*out_session) {return errors::Internal("Failed to create session.");}return Status::OK();
}

创建session采用了抽象工厂模式。根据client传递的target，来创建不同的session。如果target为空字符串，则创建本地DirectSession。如果以grpc://开头，则创建分布式GrpcSession。TensorFlow包含本地运行时和分布式运行时两种运行模式。

下面来看DirectSessionFactory的NewSession()方法

class DirectSessionFactory : public SessionFactory {public:Session* NewSession(const SessionOptions& options) override {std::vector<Device*> devices;// job在本地执行const Status s = DeviceFactory::AddDevices(options, "/job:localhost/replica:0/task:0", &devices);if (!s.ok()) {LOG(ERROR) << s;return nullptr;}DirectSession* session =new DirectSession(options, new DeviceMgr(devices), this);{mutex_lock l(sessions_lock_);sessions_.push_back(session);}return session;}

GrpcSessionFactory的NewSession()方法就不详细分析了，它会将job任务创建在分布式设备上，各job通过grpc协议通信。

5.2 运行

通过session.run()可以启动graph的执行。入口在BaseSession的run()方法中, 同样只列出关键代码

class BaseSession(SessionInterface):def run(self, fetches, feed_dict=None, options=None, run_metadata=None):# fetches可以为单个变量，或者数组，或者元组。它是图的一部分，可以是操作operation，也可以是数据tensor，或者他们的名字String# feed_dict为对应placeholder的实际训练数据，它的类型为字典result = self._run(None, fetches, feed_dict, options_ptr,run_metadata_ptr)return resultdef _run(self, handle, fetches, feed_dict, options, run_metadata):# 创建fetch处理器fetch_handlerfetch_handler = _FetchHandler(self._graph, fetches, feed_dict_tensor, feed_handles=feed_handles)# 经过不同类型的fetch_handler处理，得到最终的fetches和targets# targets为要执行的operation，fetches为要执行的tensor_ = self._update_with_movers(feed_dict_tensor, feed_map)final_fetches = fetch_handler.fetches()final_targets = fetch_handler.targets()# 开始运行if final_fetches or final_targets or (handle and feed_dict_tensor):results = self._do_run(handle, final_targets, final_fetches,feed_dict_tensor, options, run_metadata)else:results = []# 输出结果到results中return fetch_handler.build_results(self, results)def _do_run(self, handle, target_list, fetch_list, feed_dict, options, run_metadata):# 将要运行的operation添加到graph中self._extend_graph()# 执行一次运行run，会调用底层C来实现return tf_session.TF_SessionPRunSetup_wrapper(session, feed_list, fetch_list, target_list, status)# 将要运行的operation添加到graph中def _extend_graph(self):with self._extend_lock:if self._graph.version > self._current_version:# 生成graph_def对象，它是graph的序列化表示graph_def, self._current_version = self._graph._as_graph_def(from_version=self._current_version, add_shapes=self._add_shapes)# 通过TF_ExtendGraph将序列化后的graph，也就是graph_def传递给后端with errors.raise_exception_on_not_ok_status() as status:tf_session.TF_ExtendGraph(self._session,graph_def.SerializeToString(), status)self._opened = True

逻辑还是十分复杂的，主要有一下几步

1. 入参处理，创建fetch处理器fetch_handler，得到最终要执行的operation和tensor
2. 对graph进行序列化，生成graph_def对象
3. 将序列化后的grap_def对象传递给后端master。
4. 通过后端master来run。

我们分别来看extend和run。

5.2.1 extend添加节点到graph中

TF_ExtendGraph()会调用到c_api中，这个逻辑同样通过swig工具自动生成。下面看c_api.cc中的TF_ExtendGraph()方法

// 增加节点到graph中，proto为序列化后的graph
void TF_ExtendGraph(TF_DeprecatedSession* s, const void* proto,size_t proto_len, TF_Status* status) {GraphDef g;// 先将proto反序列化，得到client传递的graph，放入g中if (!tensorflow::ParseProtoUnlimited(&g, proto, proto_len)) {status->status = InvalidArgument("Invalid GraphDef");return;}// 再调用session的extend方法。根据创建的不同session类型，多态调用不同方法。status->status = s->session->Extend(g);
}

后端系统根据生成的Session类型，多态的调用Extend方法。如果是本地session，则调用DirectSession的Extend()方法。如果是分布式session，则调用GrpcSession的相关方法。下面来看GrpcSession的Extend方法。

Status GrpcSession::Extend(const GraphDef& graph) {CallOptions call_options;call_options.SetTimeout(options_.config.operation_timeout_in_ms());return ExtendImpl(&call_options, graph);
}Status GrpcSession::ExtendImpl(CallOptions* call_options,const GraphDef& graph) {bool handle_is_empty;{mutex_lock l(mu_);handle_is_empty = handle_.empty();}if (handle_is_empty) {// 如果graph句柄为空，则表明graph还没有创建好，此时extend就等同于createreturn Create(graph);}mutex_lock l(mu_);ExtendSessionRequest req;req.set_session_handle(handle_);*req.mutable_graph_def() = graph;req.set_current_graph_version(current_graph_version_);ExtendSessionResponse resp;// 调用底层实现，来添加节点到graph中Status s = master_->ExtendSession(call_options, &req, &resp);if (s.ok()) {current_graph_version_ = resp.new_graph_version();}return s;
}

Extend()方法中要注意的一点是，如果是首次执行Extend(), 则要先调用Create()方法进行graph的注册。否则才是执行添加节点到graph中。

5.2.2 run执行图的计算

同样，Python通过swig自动生成的代码，来实现对C API的调用。C层实现在c_api.cc的TF_Run()中。

// session.run()的C层实现
void TF_Run(TF_DeprecatedSession* s, const TF_Buffer* run_options,// Input tensors，输入的数据tensorconst char** c_input_names, TF_Tensor** c_inputs, int ninputs,// Output tensors，运行计算后输出的数据tensorconst char** c_output_names, TF_Tensor** c_outputs, int noutputs,// Target nodes，要运行的节点const char** c_target_oper_names, int ntargets,TF_Buffer* run_metadata, TF_Status* status) {// 省略一段代码TF_Run_Helper(s->session, nullptr, run_options, input_pairs, output_names,c_outputs, target_oper_names, run_metadata, status);
}// 真正的实现了session.run()
static void TF_Run_Helper() {RunMetadata run_metadata_proto;// 调用不同的session实现类的run方法，来执行result = session->Run(run_options_proto, input_pairs, output_tensor_names,target_oper_names, &outputs, &run_metadata_proto);// 省略代码
}

最终会调用创建的session来执行run方法。DirectSession和GrpcSession的Run()方法会有所不同。后面很复杂，就不接着分析了。

5.3 关闭session

通过session.close()来关闭session，释放相关资源，防止内存泄漏。

class BaseSession(SessionInterface):def close(self):tf_session.TF_CloseSession(self._session, status)

会调用到C API的TF_CloseSession()方法。

void TF_CloseSession(TF_Session* s, TF_Status* status) {status->status = s->session->Close();
}

最终根据创建的session，多态的调用其Close()方法。同样分为DirectSession和GrpcSession两种。

::tensorflow::Status DirectSession::Close() {cancellation_manager_->StartCancel();{mutex_lock l(closed_lock_);if (closed_) return ::tensorflow::Status::OK();closed_ = true;}// 注销sessionif (factory_ != nullptr) factory_->Deregister(this);return ::tensorflow::Status::OK();
}

DirectSessionFactory中的Deregister()方法如下

void Deregister(const DirectSession* session) {mutex_lock l(sessions_lock_);// 释放相关资源sessions_.erase(std::remove(sessions_.begin(), sessions_.end(), session),sessions_.end());}

5.4 销毁session

session的销毁是由Python的GC自动执行的。python通过引用计数方法来判断是否回收对象。当对象的引用计数为0，且虚拟机触发了GC时，会调用对象的__del__()方法来销毁对象。引用计数法有个很致命的问题，就是无法解决循环引用问题，故会存在内存泄漏。Java虚拟机采用了调用链分析的方式来决定哪些对象会被回收。

class BaseSession(SessionInterface):  def __del__(self):# 先close，防止用户没有调用close()try:self.close()# 再调用c api的TF_DeleteSession来销毁sessionif self._session is not None:try:status = c_api_util.ScopedTFStatus()if self._created_with_new_api:tf_session.TF_DeleteSession(self._session, status)

c_api.cc中的相关逻辑如下

void TF_DeleteSession(TF_Session* s, TF_Status* status) {status->status = Status::OK();TF_Graph* const graph = s->graph;if (graph != nullptr) {graph->mu.lock();graph->sessions.erase(s);// 如果graph的引用计数为0，也就是graph没有被任何session持有，则考虑销毁graph对象const bool del = graph->delete_requested && graph->sessions.empty();graph->mu.unlock();// 销毁graph对象if (del) delete graph;}// 销毁session和TF_Session delete s->session;delete s;
}

TF_DeleteSession()会判断graph的引用计数是否为0，如果为0，则会销毁graph。然后销毁session和TF_Session对象。通过Session实现类的析构函数，来销毁session，释放线程池Executor，资源管理器ResourceManager等资源。

DirectSession::~DirectSession() {for (auto& it : partial_runs_) {it.second.reset(nullptr);}// 释放线程池Executorfor (auto& it : executors_) {it.second.reset();}for (auto d : device_mgr_->ListDevices()) {d->op_segment()->RemoveHold(session_handle_);}// 释放ResourceManagerfor (auto d : device_mgr_->ListDevices()) {d->ClearResourceMgr();}// 释放CancellationManager实例functions_.clear();delete cancellation_manager_;// 释放ThreadPool for (const auto& p_and_owned : thread_pools_) {if (p_and_owned.second) delete p_and_owned.first;}execution_state_.reset(nullptr);flib_def_.reset(nullptr);
}

 

6 总结

Session是TensorFlow的client和master连接的桥梁，client任何运算也是通过session来run。它是client端最重要的对象。在Python层和C++层，均有不同的session实现。session生命周期会经历四个阶段，create run close和del。四个阶段均由Python前端开始，最终调用到C层后端实现。由此也可以看到，TensorFlow框架的前后端分离和模块化设计是多么的精巧。

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