Tensorflow：与 Session() 相比，使用 InteractiveSession() 总是更方便吗？

Question

简单地使用sub.eval()而不是sess.run(eval)似乎更方便，那么总是使用InteractiveSession()会更方便吗？如果我们一直使用InteractiveSession()，有什么权衡吗？

到目前为止，我看到的唯一“缺点”是我不能使用类似的东西：

with tf.InteractiveSession() as sess:
   result = product.eval() #Where product is a simple matmul
   print result
   sess.close()

相反，我必须立即定义 sess = tf.InteractiveSession。

Answer 1

从他们的实现中，InteractiveSession 将自己设置为默认会话，您随后的eval() 调用可以使用此会话。在使用Session 的几乎所有情况下，您都应该能够使用InteractiveSession。

一个小的区别是您不需要在 with 块中使用 InteractiveSession：

sess = tf.InteractiveSession()
# do your work
sess.close()

所以不要忘记在完成工作后关闭会话。

这是session.run()和eval()之间的比较：In TensorFlow, what is the difference between Session.run() and Tensor.eval()?