tf.InteractiveSession和tf.Session的区别

记录一下，方便自己学习回顾tensorflow。
区别本质：tf.InteractiveSession会将该回话注册为默认。
具体体现：
1.
看看tf.Session()

v1 = tf.constant(1)
v2 = tf.constant(2)
v3 = tf.add(v1, v2)

sess = tf.Session()
print(v3.eval())
sess.close()

这样运行之后报错，报错信息为：

ValueError: Cannot evaluate tensor using `eval()`: No default session is registered. Use `with sess.as_default()` or pass an explicit session to `eval(session=sess)`

说明，虽然我们定义了一个计算图，但是eval函数并没有利用这个计算图，也就是说，sess还并不是我们默认的计算图。
2.
继续观察tf.InteractiveSession()

v1 = tf.constant(1)
v2 = tf.constant(2)
v3 = tf.add(v1, v2)

sess = tf.InteractiveSession()
print(v3.eval())
sess.close()

这个时候能正常输入3，也就是说tf.InteractiveSession()是创建了计算图之后将其设置为默认计算图。
3.
我们可以自己手动设置，将tf.Session()的计算图设置为默认计算图，具体代码如下：

v1 = tf.constant(1)
v2 = tf.constant(2)
v3 = tf.add(v1, v2)

sess = tf.Session()
with sess.as_default():
    print(v3.eval())
sess.close()