本篇是 TensorFlow 的 tf.InteractiveSession 互動式 Session 使用教學。

在 TensorFlow 中，所有的運算都要放在 session 中執行，而如果在 shell 或 IPython notebooks 中執行 TensorFlow 的程式時，我們可以改用比較方便使用的 tf.InteractiveSession。


正常來說，TensorFlow 的程式放在 tf.Session 中跑的時候，我們會這樣寫：

import tensorflow as tf
a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(6.0)
c = a * b
sess = tf.Session()

# 使用 sess 這個 session 執行
print(sess.run(c))

sess.close()

而 tf.InteractiveSession 與 tf.Session 的作用相同，只不過 tf.InteractiveSession 在建立時，會自動將自己設定為預設的 session，這樣可以讓我們少打一些字。

import tensorflow as tf
a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(6.0)
c = a * b

# 自動設定為預設的 session
sess = tf.InteractiveSession()

# 直接使用 tf.Tensor.eval 執行，不需要指定 sess 變數
print(c.eval())

sess.close()

這裡的 c 在呼叫 tf.Tensor.eval 執行時，會自動使用預設的 session（也就是 sess）來執行。

而一般的 tf.Session 只有在 with 環境之下才會將自己設定為預設的 session：

import tensorflow as tf
a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(6.0)
c = a * b
with tf.Session():
  # 亦可使用 tf.Tensor.eval 執行
  print(c.eval())