目的是在交互式环境下(如jupyter),手动设定当前会话为默认会话,从而省去每次都要显示地说明sess的繁琐,如:Tensor.ecal(session=sess)或sess.Operation.run() 只需要写成Tensor.ecal()或Operation.run() >>> import tensorflow as tf >>> sess = tf.InteractiveSession() can't determine number of CPU core…

链接如下: http://stackoverflow.com/questions/41791469/difference-between-tf-session-and-tf-interactivesession 英文 Question: Questions says everything, for taking sess= tf.Session() and sess=tf.InteractiveSession() which cases should be considered for what…

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.InteractiveSes…

tf.Session()和tf.InteractiveSession()的区别 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 sess…

用tf.Session()创建会话时只有在会话中run某个张量才能得到这个张量的运算结果,而交互式环境下如命令行.IPython,想要执行一行就得到结果,这就需要用到tf.InteractiveSession(),并且可以使用Tensor.eval() 得到张量的具体值. import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() a = tf.truncated_normal([1,5],stddev=0.1) # 创建一个1x5的随机张量 p…

tf.InteractiveSession()适合用于python交互环境 tf.Session()适合用于源代码中 1.tf.InteractiveSession() 直接用eval()就可以直接获得结果,无需运行sess.run() 2.tf.Session()一般在代码中使用 import tensorflow as tf import numpy as np vector_np = np.array([1,2,4]) vector_tf = tf.constant(vector_np)…

一.TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn) 1.tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header 加载csv格式数据 2.tf.contrib.learn.DNNClassifier 建立DNN模型(classifier) 3.classifer.fit 训练模型 4.classifier.evaluate 评价模型 5.classifier.predict 预测新样本 完整代码: from __fut…

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…

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…

1. tf.add(x,  y, name) Args: x: A `Tensor`. Must be one of the following types: `bfloat16`, `half`, `float32`, `float64`, `uint8`, `int8`, `int16`, `int32`, `int64`, `complex64`, `complex128`, `string`. y: A `Tensor`. Must have the same type as `x`.…