python - 如何在 tensorflow 中使用 eval() 提取值以及我们需要启动 session 多少次

Question

在 tensorflow 中，我们创建图形，然后为了将值传递给图形，我们必须启动一个 session 。在下面的代码中，我启动一次 session ，然后尝试通过两种不同的方法打印过滤器。但我无法通过评估获得结果。我是否需要再次提及 tf.Session 才能通过 eval 提取值？我还读到 eval 命令使用默认 session 。所以根据我的理解我有必要提一下。

filter = tf.random_normal(shape=[2,1,1], seed=123)
sess=tf.Session()
print(sess.run(filter))
print(filter.eval())

Answer 1

您需要指定您希望 sess 作为默认 session 。您可以通过几种方式做到这一点。一种是作为上下文管理器:

filter = tf.random_normal(shape=[2,1,1], seed=123)
sess = tf.Session()
with sess.as_default():
    print(sess.run(filter))
    print(filter.eval())

另一个选项是使用 tf.InteractiveSession ，这是一个常规 session ，在构造时将自身注册为默认 session :

filter = tf.random_normal(shape=[2,1,1], seed=123)
sess = tf.InteractiveSession()
print(sess.run(filter))
print(filter.eval())

顾名思义，tf.InteractiveSession推荐用于交互式使用。完整的程序或模块应该更喜欢上下文管理器(或者只是避免 .eval())以避免错误。

编辑:如果您使用上下文管理器，您还可以使用它来确保您的 session 也已关闭:

filter = tf.random_normal(shape=[2,1,1], seed=123)
with tf.Session() as sess, sess.as_default():
    print(sess.run(filter))
    print(filter.eval())
# sess will be closed after with block