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如何進行Tensorflow中Session和InteractiveSession的比較,相信很多沒有經驗的人對此束手無策,為此本文總結了問題出現的原因和解決方法,通過這篇文章希望你能解決這個問題。
01
Session
每一個Session都維護各自變量的副本。
如下所示:
W = tf.Variable(10)
sess1 = tf.Session()
sess2 = tf.Session()
sess1.run(W.initializer)
sess2.run(W.initializer)
print sess1.run(W.assign_add(10)) # >> 20
print sess2.run(W.assign_sub(2)) # >> ?
?等號8,sess1和sess2各自維護W,所以sess1中W增加10,不會影響sess2的W,所以它等于10-2=8.
02
Session vs InteractiveSession
有時候我們會看到:InteractiveSession,而不是Session,它們區別是?
One major change is the use of an InteractiveSession, which allows us to run variables without needing to constantly refer to the session object (less typing!).
InteractiveSession()
sess = tf.InteractiveSession()
a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(6.0)
c = a * b
# We can just use 'c.eval()' without specifying the context 'sess'
print(c.eval())
sess.close()
Session()
sess = tf.Session()
a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(6.0)
c = a * b
with tf.Session() as sess:
sess.run(print(c.eval()))
看完上述內容,你們掌握如何進行Tensorflow中Session和InteractiveSession的比較的方法了嗎?如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容,歡迎關注億速云行業資訊頻道,感謝各位的閱讀!
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