tensorflow Session()會話

session 是一個會話控制 

import tensorflow as tf

matrix1 = tf.constant([[3, 3]])
matrix2 = tf.constant([[2], [2]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)  # matrix multiply np.dot(m1, m2)

# method 1
sess = tf.Session()
result = sess.run(product)
print(result)
sess.close()

# method 2
with tf.Session() as s:
    result = s.run(product)
    print(result)

第二種方法類似於文件的with，他會在結束時候關閉session

 

默認的會話：
tensorflow不會生成默認的會話，需要手動指定 

import tensorflow as tf

data1 = tf.constant(1.0, tf.float32)
data2 = tf.constant(2.0, tf.float32)
add = tf.add(data1, data2)
sess = tf.Session()

with sess.as_default():
    print(add.eval())

在with語句中 sess調用了自身的as_default方法，使他在這個with語句中成為了默認的會話，所以直接可以用add調用eval不用傳入session參數就可以在sess終於運行了

下面的代碼和上面的內容是一樣的，也就是沒有指定默認的session。需要在eval方法中傳入session參數

import tensorflow as tf

data1 = tf.constant(1.0, tf.float32)
data2 = tf.constant(2.0, tf.float32)
add = tf.add(data1, data2)
sess = tf.Session()

print(add.eval(session=sess))

 

在tensorflow中用tf.InteractiveSession()創建會話會自動把生成的新會話作為默認會話