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Tensorflow|Session和InteractiveSession

01

Session

每一个Session都维护各自变量的副本。

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)) # >> ?

?等号8,sess1和sess2各自维护W,所以sess1中W增加10,不会影响sess2的W,所以它等于10-2=8.

02

Session vs InteractiveSession

有时候我们会看到:InteractiveSession,而不是Session,它们区别是?

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()))

本文分享自微信公众号 - 算法channel(alg-channel),作者:alg-flody

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原始发表时间:2018-02-05

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