如何進(jìn)行Tensorflow中Session和InteractiveSession的比較，相信很多沒有經(jīng)驗的人對此束手無策，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問題。
成都創(chuàng)新互聯(lián)公司服務(wù)項目包括賓縣網(wǎng)站建設(shè)、賓縣網(wǎng)站制作、賓縣網(wǎng)頁制作以及賓縣網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，賓縣網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到賓縣省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！
01
Session
每一個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8，sess1和sess2各自維護(hù)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(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)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！
重慶分公司
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