Tensorflow图，用于交叉验证的会话管理

Question

在Tensorflow中实现交叉验证时，管理（初始化，关闭，重置）会话和图表的正确方法是什么？

我应该为每个折叠重置会话和图表，还是在整个过程中保持单个会话更好/可能？进行后者的一个优点是资源在整个过程中受到约束，例如，防止在同一台机器上运行的某些不相关的进程声称GPU，而我正在处理/保存折叠之间的结果。

是否足以保持相同的图形/会话，只需通过以下方式重新初始化参数：

with tf.Graph().as_default():
    with tf.Session() as sess:
        # define model here #
        for fold in folds:
            init = tf.group(tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer())
            sess.run(init)
            # train model here #

另外，我想理想的摘要（以及可能的检查点？）应该分别保留每个折叠。

Answer 1

我更喜欢创建一个会话并在我需要的时候使用它，这在速度和性能方面要好得多，后来如果我们关闭会话，那么我们就可以恢复资源了。而且，如果我们使用allow_growth config为True，那么其他程序也可以使用这些资源。