（1）tf.Session()

???????? 計算圖構造完成后, 才能啟動圖. 啟動圖的第一步是創建一個?Session?對象。

示例程序：

#coding:utf-8 import tensorflow as tf #構造圖 a = tf.constant(4) b = tf.constant(5) c = a+b#啟動圖 with tf.Session() as sess: print(sess.run(c))

?

（2）tf.InteractivesSession()

???????? 為了便于使用諸如 IPython之類的 Python 交互環境, 可以使用InteractiveSession 代替?Session?類, 使用?Tensor.eval()和?Operation.run()方法代替Session.run(). 這樣可以避免使用一個變量來持有會話。

# coding:utf-8import tensorflow as tfa = tf.constant(4) b = tf.constant(5) c = a + bsess = tf.InteractiveSession() tf.global_variables_initializer().run() print(c.eval() ) sess.close()

?

（3）tf.train.Supervisor().managed_session()?
? ? ? ?? 與上面兩種啟動圖相比較來說，Supervisor() 幫助我們處理一些事情：

???????? (a) 自動去 checkpoint 加載數據或者初始化數據

?????? （b) 自動有一個 Saver ，可以用來保存 checkpoint

?????????????? eg: sv.saver.save(sess, save_path)
?

????????? (c) 有一個 summary_computed 用來保存 Summary

???????? 因此我們可以省略了以下內容：

????????? （a）手動初始化或者從 checkpoint? 中加載數據

????????? （b）不需要創建 Saver 類， 使用 sv 內部的就可以

????????? （c）不需要創建 Summary_Writer()

# coding:utf-8import tensorflow as tfa = tf.constant(4) b = tf.constant(5) c = a + bsup_sess = tf.train.Supervisor(logdir=None, init_op=tf.global_variables_initializer()) with sup_sess.managed_session() as sess:print(sess.run(c))

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的tensorflow 启动Session(tf.Session()，tf.InteractivesSession()，tf.train.Supervisor().managed_session() )的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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