在同一会话中测试时，Tensorflow使用的是最佳权重还是最新权重？

在同一会话中测试时，TensorFlow使用的是最新权重。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。在TensorFlow中，模型的权重是通过训练过程中学习到的参数，用于对新的输入数据进行预测或推断。

在同一会话中测试时，TensorFlow默认使用最新的权重。这意味着在训练过程中，每次更新权重后，TensorFlow会自动使用最新的权重进行测试。这样可以确保在测试阶段使用最新的模型参数，以获得最佳的预测结果。

然而，有时候我们可能需要使用之前某个特定训练步骤的权重进行测试。在这种情况下，可以通过保存和加载特定步骤的权重来实现。TensorFlow提供了保存和加载模型权重的功能，可以使用tf.train.Saver类来保存和加载权重。

总结起来，在同一会话中测试时，TensorFlow默认使用最新的权重，但也可以通过保存和加载特定步骤的权重来进行测试。