[484]tf.InteractiveSession()与tf.Session()

tf.InteractiveSession():它能让你在运行图的时候&＃xff0c;插入一些计算图&＃xff0c;这些计算图是由某些操作(operations)构成的。这对于工作在交互式环境中的人们来说非常便利&＃xff0c;比如使用IPython。

tf.Session():需要在启动session之前构建整个计算图&＃xff0c;然后启动该计算图。

意思就是在我们使用tf.InteractiveSession()来构建会话的时候&＃xff0c;我们可以先构建一个session然后再定义操作&＃xff08;operation&＃xff09;&＃xff0c;如果我们使用tf.Session()来构建会话我们需要在会话构建之前定义好全部的操作&＃xff08;operation&＃xff09;然后再构建会话。

对比一下&＃xff1a;

import tensorflow as tf
import numpy as npa&＃61;tf.constant([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]])
b&＃61;np.float32(np.random.randn(3,2))
c&＃61;tf.matmul(a,b)
init&＃61;tf.global_variables_initializer()
sess&＃61;tf.Session()
print (c.eval())


上面的代码编译是错误的&＃xff0c;显示错误如下&＃xff1a;

ValueError: Cannot evaluate tensor using eval(): No default session is registered. Use with sess.as_default() or pass an explicit session to eval(session&＃61;sess)

import tensorflow as tf
import numpy as npa&＃61;tf.constant([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]])
b&＃61;np.float32(np.random.randn(3,2))
c&＃61;tf.matmul(a,b)
init&＃61;tf.global_variables_initializer()
sess&＃61;tf.InteractiveSession()
print (c.eval())


而用InteractiveSession()就不会出错&＃xff0c;说白了InteractiveSession()相当于&＃xff1a;

sess&＃61;tf.Session()
with sess.as_default():


换句话说&＃xff0c;如果说想让sess&＃61;tf.Session()起到作用&＃xff0c;一种方法是上面的with sess.as_default()&＃xff1b;另外一种方法是

sess&＃61;tf.Session()
print (c.eval(session&＃61;sess))


其实还有一种方法也是with&＃xff0c;如下&＃xff1a;

import tensorflow as tf
import numpy as npa&＃61;tf.constant([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]])
b&＃61;np.float32(np.random.randn(3,2))
c&＃61;tf.matmul(a,b)
init&＃61;tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:#print (sess.run(c))print(c.eval())


总结&＃xff1a;tf.InteractiveSession()默认自己就是用户要操作的session&＃xff0c;而tf.Session()没有这个默认&＃xff0c;因此用eval()启动计算时需要指明session。

参考&＃xff1a;https://www.cnblogs.com/cvtoEyes/p/9035047.html