如何在Inception中对视频帧运行分类，而无需为每一帧启动新的tensorflow会话？

在Inception中对视频帧进行分类，而无需为每一帧启动新的TensorFlow会话，可以通过以下步骤实现：

1. 预处理视频：将视频分解为单个帧，并将每个帧保存为图像文件。可以使用OpenCV等库来实现视频的读取和帧的提取。
2. 加载Inception模型：使用TensorFlow加载预训练的Inception模型。可以使用TensorFlow提供的模型库或者自行训练的模型。
3. 图像分类：对每个帧进行图像分类，可以使用Inception模型的前向传播方法来获取图像的特征向量。然后，使用这些特征向量作为输入，通过分类器（如支持向量机、随机森林等）进行帧的分类。
4. 优化计算：为了避免为每一帧启动新的TensorFlow会话，可以将多个帧一起输入到Inception模型中进行前向传播。这样可以减少会话的启动次数，提高计算效率。
5. 结果输出：根据分类结果，可以将每个帧的分类标签保存下来，或者进行其他后续处理。

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请注意，以上答案仅供参考，具体实现方式可能因实际需求和环境而异。