Session 在tensorflow中以不同的方式打开会话并执行图形

我想用tensorflow学习深度学习，所以请原谅我的愚蠢问题。我一直在阅读不同的教程，如“和” 不幸的是，我被他们写作中的一些差异弄糊涂了。更具体地说，我有一个关于会议开幕的问题：

1） 两者的区别是什么

session = tf.Session()
session.run(tf.global_variables_initializer())
session.run(optimizer, feed_dict=feed_dict_train)

及

事实上，我理解了每一行背后的基本思想（打开一个会话来执行图形，初始化变量 最后执行字典中给出的图形（需要输入），但我不理解与上面两个代码的区别，尤其是最后一行。

两个代码都在工作

• 在Jupyter笔记本文件中：使用互动会话

阅读以了解

不活动会话

和

会话

之间的区别。 但甚至不要尝试

eval（）

。请帮自己一个忙，使用唯一正确、干净的方法：

init_op=tf.global_variables_initializer（）
tf.get_default_graph（）.finalize（）
使用tf.Session（）作为会话：
session.run（初始化操作）
运行（优化器，feed\u dict=feed\u dict\u train）

网络传播的方式是在互联网的某个地方。但有很多警告：

以下是其中两个：

---

我希望在某个时候他们会反对“eval（）。

非常感谢Patwie给出的有用答案！你有mroe的详细信息吗？为什么我应该使用InteractiveSession（）？另外，您建议的正确方式没有这个InteractiveSession（），所以它并不意味着是jupyternotebook中最正确的方式？

sess = tf.InteractiveSession()
tf.initialize_all_variables().run()
optimizer.run({x: batch_xs, y_: batch_ys, keep_prob: 0.5})