tf.InteractiveSession()与tf.Session()

时间:2022-06-19
本文章向大家介绍tf.InteractiveSession()与tf.Session(),主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

tf.InteractiveSession():它能让你在运行图的时候,插入一些计算图,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,比如使用IPython。

tf.Session():需要在启动session之前构建整个计算图,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,我们可以先构建一个session然后再定义操作(operation),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(operation)然后再构建会话。

对比一下:

import tensorflow as tf
import numpy as np

a=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.Session()
print (c.eval())

上面的代码编译是错误的,显示错误如下:

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

import tensorflow as tf
import numpy as np

a=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())

而用InteractiveSession()就不会出错,说白了InteractiveSession()相当于:

sess=tf.Session()
with sess.as_default():

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

sess=tf.Session()
print (c.eval(session=sess))

其实还有一种方法也是with,如下:

import tensorflow as tf
import numpy as np

a=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()
with tf.Session() as sess:
    #print (sess.run(c))
    print(c.eval())

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

参考:https://www.cnblogs.com/cvtoEyes/p/9035047.html