如何在TensorFlow2.0中使用或移植K.get_session？

在TensorFlow 2.0中，使用或移植K.get_session()的方法如下：

在TensorFlow 2.0中，许多底层操作（如获取会话）已经被隐藏起来，并且大部分情况下不再需要显式地使用会话。取而代之的是使用Eager Execution（即即时执行模式），该模式下不再需要显式地创建和管理会话对象。

然而，如果你的代码仍然依赖于Keras中的K.get_session()方法，可以通过以下两种方式在TensorFlow 2.0中使用或移植它：

1. 使用tf.compat.v1模块：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

session = tf.compat.v1.keras.backend.get_session()

在TensorFlow 2.0中，tf.compat.v1模块提供了对TensorFlow 1.x兼容性的支持。通过导入并使用tf.compat.v1.keras.backend.get_session()方法，可以获取到TensorFlow 2.0中的会话对象。

1. 使用tf.compat.v1.Session()：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

session = tf.compat.v1.Session()

通过导入并使用tf.compat.v1.Session()方法，同样可以在TensorFlow 2.0中创建会话对象。

需要注意的是，在TensorFlow 2.0中，尽量避免直接使用会话对象，而是使用Eager Execution模式下的即时执行方式。这样可以充分发挥TensorFlow 2.0的优势，并提高代码的可读性和可维护性。

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