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如何進(jìn)行Tensorflow中Session和InteractiveSession的比較

發(fā)布時(shí)間：2021-12-17 16:18:56 來源：億速云 閱讀：112 作者：柒染 欄目：大數(shù)據(jù)

如何進(jìn)行Tensorflow中Session和InteractiveSession的比較，相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個(gè)問題。


01

Session



每一個(gè)Session都維護(hù)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(hào)8，sess1和sess2各自維護(hù)W，所以sess1中W增加10，不會(huì)影響sess2的W，所以它等于10-2=8.




02

Session vs InteractiveSession


有時(shí)候我們會(huì)看到：InteractiveSession，而不是Session，它們區(qū)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(nèi)容，你們掌握如何進(jìn)行Tensorflow中Session和InteractiveSession的比較的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

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