tf.InteractiveSession()与tf.Session()-低调大师

tf.InteractiveSession()与tf.Session()

2018-01-30 659

 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。

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sys.version和sys.version_info 查看版本

>>> sys.version '3.6.2 (v3.6.2:5fd33b5926, Jul 16 2017, 20:11:06) \n[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)]' >>> sys.version_info sys.version_info(major=3, minor=6, micro=2, releaselevel='final', serial=0) >>> if sys.version_info > (3,6): print('yes') else: print('no') yes

2018-01-31

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1、官方文档的解释官方文档中显示如下：图中翻译如下：第一段：如果t是一个tf.Tensor对象，则tf.Tensor.eval是tf.Session.run的缩写（其中sess是当前的tf.get_default_session。下面的两个代码片段是等价的：第二段：在第二个示例中，会话充当上下文管理器，其作用是将其安装为with块的生命周期的默认会话。上下文管理器方法可以为简单用例（比如单元测试）提供更简洁的代码; 如果您的代码处理多个图形和会话，则可以更直接地对Session.run（）进行显式调用。简单点说就是：你可以使用sess.run()在同一步获取多个tensor中的值，使用Tensor.eval()时只能在同一步当中获取一个tensor值，并且每次使用 eval 和 run时，都会执行整个计算图。 2.Stack Overflow上面的解释同时我查阅了Stack Overflow上面人们对这个问题的解释：可以贴在下面加深理解。原问题链接： http://stackoverflow.com/questions/33610685/in-tensorflow-...

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