tf.InteractiveSession()

tf.InteractiveSession():它能讓你在運行圖的時候，插入一些計算圖，這些計算圖是由某些操作(operations)構成的。這對于工作在交互式環境中的人們來說非常便利，比如使用IPython。
tf.InteractiveSession()是一種交互式的session方式，它讓自己成為了默認的session，也就是說用戶在不需要指明用哪個session運行的情況下，就可以運行起來，這就是默認的好處。這樣的話就是run()和eval()函數可以不指明session

tf.Session()

tf.Session():需要在啟動session之前構建整個計算圖，然后啟動該計算圖。

示例

import tensorflow as tf import numpy as npa=tf.constant([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]]) b=np.float32(np.random.randn(3,2)) c=tf.matmul(a,b) init=tf.global_variables_initializer() sess = tf.InteractiveSession() print (c.eval())sess.close()

以下幾種等價：

sess = tf.InteractiveSession() print (c.eval())sess.close() sess = tf.Session() with sess.as_default(): sess=tf.Session() print (c.eval(session=sess)) sess.close() with tf.Session() as sess:print(sess.run(c))print(c.eval())

使用區別：

• 在我們使用tf.InteractiveSession()來構建會話的時候，我們可以先構建一個session然后再定義操作（operation），
• 如果我們使用tf.Session()來構建會話我們需要在會話構建之前定義好全部的操作（operation）然后再構建會話。
• 使用InteractiveSession一個主要的變化是：運行在沒有指定會話對象的情況下運行變量。這是與Session（）最大的不同。
• Session（）使用with…as…后可以不使用close關閉對話，而調用InteractiveSession需要在最后調用close

總結：tf.InteractiveSession()默認自己就是用戶要操作的session，而tf.Session()沒有這個默認，因此用eval()啟動計算時需要指明session。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的tf.InteractiveSession()与tf.Session()的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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