会话和并行在TF2.0中是如何工作的？

在TF2.0中，会话（Session）和并行（Parallelism）的工作方式有所改变。TF2.0引入了Eager Execution（即即时执行）模式，不再需要显式地创建和运行会话。

在TF2.0中，会话的概念被废弃，取而代之的是默认的即时执行模式。即时执行模式允许用户在编写代码时立即看到结果，无需等待会话的创建和运行。这种模式下，TensorFlow会自动跟踪和执行计算图，使得代码更加简洁和易于调试。

并行计算在TF2.0中也得到了改进。TensorFlow提供了多种并行计算的方式，包括数据并行和模型并行。数据并行是指将数据分成多个批次，分配给不同的设备进行计算，然后将结果合并。模型并行是指将模型的不同部分分配给不同的设备进行计算，然后将结果传递给下一个设备进行进一步计算。

TF2.0中的并行计算可以通过tf.distribute.Strategy API来实现。tf.distribute.Strategy提供了多种分布式训练策略，包括MirroredStrategy（镜像策略）和MultiWorkerMirroredStrategy（多工作节点镜像策略）。这些策略可以在多个GPU或多个机器上进行并行计算，加速模型训练过程。

总结起来，在TF2.0中，会话被废弃，取而代之的是默认的即时执行模式。并行计算可以通过tf.distribute.Strategy API来实现，提供了多种分布式训练策略。这些改进使得TensorFlow更加易用和灵活，能够更好地支持云计算和大规模数据处理任务。

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