tensorflow 各种Session总结

Session 分为tf.Session()，with tf.Session() as sess:和tf.InteractivateSession()：

1.tf.Session()和with tf.Session() as sess:区别：

如果用tf.Session()，使用完毕需要关闭会话如： 

sess = tf.Session()

# 任务完成, 关闭会话.
sess.close()

 session对象在使用完后需要关闭以释放资源. 除了显式调用 close 外, 也可以使用 "with" 代码块 来自动完成关闭动作.

with tf.Session() as sess:

所以一般使用with tf.Session() as sess:

2. with tf.Session() as sess:和tf.InteractivateSession()： 区别

with tf.Session() as sess:是先构建计算图，然后通过sess启动计算图。

通过sess.run(Operation)或者sess.run(Tensor)启动计算

tf.InteractivateSession()：是交互式使用，如在Ipython环境中，可以在运行计算图的时候插入计算图

通过Tensor.eval()和Operation.run()计算

即吧张量还有操作放在外面了