tf.interactivesession()、tf.session（）的区别与联系

tf.interactivesession()、tf.session（） 区别在哪里呢？
这里有一段官方的介绍：
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.

意思是：与常规Session的唯一不同之处在于，interactiveSession是一种在构造上的默认会话形式，也就是说在运行过程中，用户不需要指明用哪个session运行。这样的话就是run()和eval()函数就可以直接在这个Session上运行了。

普通情况下，需要这样运行

import tensorflow as tf
import numpy as np

a=tf.constant([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]])
b=np.float32(np.random.randn(3,2))
c=tf.matmul(a,b)
init=tf.global_variables_initializer()
sess=tf.InteractiveSession()
print (c.eval())

实际上为了简便，我们可以写成：

import tensorflow as tf
import numpy as np

a=tf.constant([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]])
b=np.float32(np.random.randn(3,2))
c=tf.matmul(a,b)
init=tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
	print (c.eval())

把sess=tf.InteractiveSession()替换成
with tf.Session() as sess:
print (c.eval())
这才是我们用的最多的形式吧！