TensorFlow 学习二 tf Session 与 tf Session run

最新推荐文章于 2022-10-12 14:40:50 发布

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本文探讨了在TensorFlow中使用tf.Session().run()读取变量值的效率问题，对比了直接赋值的耗时，并讲解了tf.Session().run()与Tensor.eval()的区别。

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session：
- with tf.Session() as sess:/ tf.InteractiveSession()
- 初始化：
  - tf.global_variables_initializer()
```
with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer())
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```

1. 使用 tf.Session().run() 读取变量的值十分耗时

#CODING: UTF-8import timeimport tensorflow as tfN = 100000x = tf.constant([1.])b = 1.with tf.Session() as sess: sess.run(tf.initialize_all_variables())  t1 = time.time() for _ in range(N):  y = sess.run(x) print('使用sess.run() 读取变量数据耗时', time.time()-t1) t2 = time.time() for _ in range(N):  a = b print('直接赋值耗时', time.time()-t2)
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2. tf.Session().run() 与 Tensor.eval()

假设 x 为 tf 下的一个 Tensor 对象，t.eval() 执行的动作就是 tf.Session().run(t) 。

import tensorflow as tfx = tf.constant([5.])print(tf.Session().run(x))with tf.Session(): print(x.eval())
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在第二个例子中，session的作用就象context manager，context manager在with块的生存期，将session作为默认的 session。对简单应用的情形（如单元测试），context manager的方法可以得到更简洁的代码；如果你的代码要处理多个graph和 session，更直白的方式可能是显式调用Session.run()。

<a href=“http://blog.youkuaiyun.com/lujiandong1/article/details/53487572”, target="_blank">session.run()是非常耗时的,千万不要用session.run的方式去取数据
<a href=“http://www.tensorfly.cn/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=14”, target="_blank">Session.run()和Tensor.eval()区别是什么？

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