• session：

  • with tf.Session() as sess:/ tf.InteractiveSession()

  • 初始化：

    • tf.global_variables_initializer()

    with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer())

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1. 使用 tf.Session().run() 讀取變數的值十分耗時

#CODING: UTF-8import timeimport tensorflow as tfN = 100000x = tf.constant([1.])b = 1.with tf.Session() as sess: sess.run(tf.initialize_all_variables())  t1 = time.time() for _ in range(N):  y = sess.run(x) print('使用sess.run() 讀取變數資料耗時', time.time()-t1) t2 = time.time() for _ in range(N):  a = b print('直接賦值耗時', time.time()-t2)
 

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2. tf.Session().run() 與 Tensor.eval()

假設 x 為 tf 下的一個 Tensor 物件，t.eval() 執行的動作就是 tf.Session().run(t) 。

import tensorflow as tfx = tf.constant([5.])print(tf.Session().run(x))with tf.Session(): print(x.eval())

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在第二個例子中，session的作用就象context manager，context manager在with塊的生存期，將session作為預設的 session。對簡單應用的情形（如單元測試），context manager的方法可以得到更簡潔的程式碼；如果你的程式碼要處理多個graph和 session，更直白的方式可能是顯式呼叫Session.run()。

• <a href=“http://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/53487572”, target="_blank">session.run()是非常耗時的,千萬不要用session.run的方式去取資料
• <a href=“http://www.tensorfly.cn/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=14”, target="_blank">Session.run()和Tensor.eval()區別是什麼？