Tensorflow：这两个词之间有什么区别吗；sess=tf.Session（）；及；将tf.Session（）作为sess:“是吗？”；？

使用以下各项之间是否有任何区别：

sess = tf.Session()     

vs

我之所以这样问，是因为我有一个更具体的例子，使用受监督的会话，其中：

sv = tf.train.Supervisor(logdir=logdir, save_summaries_secs=0, saver=None)
with sv.managed_session() as sess:
   checkpoint = tf.train.latest_checkpoint(a.checkpoint)
   restore_saver.restore(sess, checkpoint)

正确加载检查点，但不包括以下内容：

sv = tf.train.Supervisor(logdir=logdir, save_summaries_secs=0, saver=None)
sess = sv.managed_session()
checkpoint = tf.train.latest_checkpoint(a.checkpoint)
restore_saver.restore(sess, checkpoint)

导致以下错误：

Traceback (most recent call last):

File "<ipython-input-1-24404191b942>", line 59, in <module>
restore_saver.restore(sess, checkpoint)

File "C:\Users\____\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\training\saver.py", line 1685, in restore
sess.run(self.saver_def.restore_op_name,

AttributeError: '_GeneratorContextManager' object has no attribute 'run'

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第59行，在
还原\u saver.restore（SES、检查点）
文件“C:\Users\\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu
sess.run（self.saver\u def.restore\u op\u name，
AttributeError:“\u GeneratorContextManager”对象没有属性“run”

其中，会话对象“sess”显示为：

<contextlib._GeneratorContextManager at 0x1b06ee57550>

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如果有人能解释发生了什么，我将不胜感激。谢谢！

tf.Session

是一个类，因此

tf.Session（）

返回一个包含

run

tf.train.Supervisor

方法的对象。Supervisor也是一个包含

托管会话（）方法的类

返回上下文管理器。上下文管理器通常与

和

一起使用。

<contextlib._GeneratorContextManager at 0x1b06ee57550>