tensorFlow中的InteractiveSession

最新推荐文章于 2022-03-24 15:25:03 发布

原创最新推荐文章于 2022-03-24 15:25:03 发布 · 652 阅读

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本文深入讲解了TensorFlow中InteractiveSession与普通Session的区别，探讨了它们在不同环境下的使用方法及便利性，尤其针对交互式环境如IPython进行了详细说明。

本文讲解一下tensorFlow中InteractiveSession与Session的区别。

普通的session（使用tf.Session()创建的session）的用法一般是这样的：

a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(6.0)
c = a * b
with tf.Session():
    print(c.eval())

这里使用with语句创建session，1）可以将session自动设置为默认session，即with块里面的run和eval方法默认在此session下执行，2）不需要手动调用sess.close()来关闭session。

但是，在交互式环境（如IPython）中，使用with语句不方便。而如果不使用with的话，则要使用sess.run，或者给eval方法指定session参数：

sess = tf.Session()
a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(6.0)
c = a * b
# 1:
print(c.eval(session=sess))  
# 2:
print(sess.run(c))
sess.close()

总之不是很方便。

InteractiveSession，顾名思义，就是为交互式环境而设计的。它的用法一般是这样的：

sess = tf.InteractiveSession()
a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(6.0)
c = a * b
print(c.eval())
sess.close()

是不是方便了很多？它将session设置为了默认session。

要注意，这里session用完了要手动调用close关闭。