TensorFlow入门：tf.InteractiveSession()与tf.Session()区别

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。

官方tutorial是这么说的：

The only difference with a regular Session is that an InteractiveSession installs itself as the default session on construction. The methods Tensor.eval() and Operation.run() will use that session to run ops.

翻译一下就是：tf.InteractiveSession()是一种交互式的session方式，它让自己成为了默认的session，也就是说用户在不需要指明用哪个session运行的情况下，就可以运行起来，这就是默认的好处。这样的话就是run()和eval()函数可以不指明session啦。

对比一下：

import tensorflow as tf
import numpy as np

a=tf.constant([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]])
b=np.float32(np.random.randn(3,2))
c=tf.matmul(a,b)
init=tf.global_variables_initializer()
sess=tf.Session()
print (c.eval())

上面的代码编译是错误的，显示错误如下：

ValueError: Cannot evaluate tensor using `eval()`: No default session is registered. Use `with sess.as_default()` or pass an explicit session to `eval(session=sess)`

import tensorflow as tf
import numpy as np

a=tf.constant([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]])
b=np.float32(np.random.randn(3,2))
c=tf.matmul(a,b)
init=tf.global_variables_initializer()
sess=tf.InteractiveSession()
print (c.eval())

而用InteractiveSession()就不会出错，说白了InteractiveSession()相当于：

sess=tf.Session()
with sess.as_default():

换句话说，如果说想让sess=tf.Session()起到作用，一种方法是上面的with sess.as_default()；另外一种方法是

扫描二维码关注公众号，回复： 1115196 查看本文章

sess=tf.Session()
print (c.eval(session=sess))

其实还有一种方法也是with，如下：

import tensorflow as tf
import numpy as np

a=tf.constant([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]])
b=np.float32(np.random.randn(3,2))
c=tf.matmul(a,b)
init=tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    #print (sess.run(c))
    print(c.eval())

总结：tf.InteractiveSession()默认自己就是用户要操作的session，而tf.Session()没有这个默认，因此用eval()启动计算时需要指明session。