與以前使用python原生的程式碼，我們只要將程式碼key好，讓它開始跑就可以做出我們想要的事情：

a = 10
b = 5
c = a + b
print(c)

但是在 TensorFlow 的世界中，我們必須請 TensorFlow 套件中的 session.run() 去執行先前準備在程式碼中的 tensor 資料，以獲得我們想知道的運算結果。

import tensorflow as tf

# create two matrixes　準備兩個矩陣(tensor)

matrix1 = tf.constant([[3,3]])
matrix2 = tf.constant([[2],
                       [2]])
product = tf.matmul(matrix1,matrix2)
# 在這個地方，還沒有使用 session.run() 所以不會運行也得不到 product tensor 中的矩陣乘法運算的結果

sess = tf.Session()
result = sess.run(product)
print(result)
# 記得要把 session 關掉
sess.close()

# 印出來的矩陣運算結果 [[12]]

以上就是 TensorFlow 中與原本的 python 不同的 session 控制。