tf.MonitoredSession访问不带钩子的原始会话：run_step_fn与_tf_sess

Question

我正在使用tf.MonitoredSession，有时会发生您想要评估某些节点但又不想继续进行训练步骤的情况，因此您不想使用Hooks来记录内容。 会话似乎被包装了几次，原始会话以嵌套的方式存储：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/8425 但也可以使用_tf_sess（）https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/11971

方法进行检索

回顾一下，我认为有两种不带钩子即可运行的方法：

1. 使用step_fn https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/MonitoredSession#run_step_fn
2. 使用raw_session = sess._tf_sess()
访问原始会话

我认为方法2：如果我想摆脱困境，对我来说更直观，但是这样做是否正确呢？ 我想知道为什么它是私有的，并且没有考虑像SingularMonitoredSession.raw_session()中那样有一种方法来访问原始会话吗？ https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/SingularMonitoredSession

在https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.11/tensorflow/python/training/monitored_session.py中的第1010行，我可以看到raw_session的定义正好是返回self._tf_sess（），所以我想知道为什么明确选择不让用户访问MonitoredSession中的原始会话的可能性使用sess._tf_sess（）会引起一些问题？   我想知道它是否与分布式设置中的某些问题有关。