sess = tf.InteractiveSession()

这段代码是在 TensorFlow 中创建一个交互会话（InteractiveSession）。交互会话允许你在构建计算图的同时运行操作。

使用交互会话时，你不需要在启动会话之前构建整个计算图。相反，你可以在运行时逐步构建计算图，并且可以使用 eval() 方法在任何时候获取操作的结果。

需要注意的是，当你使用完 InteractiveSession 后，一定要关闭它，否则可能会导致内存泄漏。你可以通过调用 sess.close() 方法来关闭交互会话。

相关问题

sess = tf.interactivesession()

sess = tf.InteractiveSession()是一个TensorFlow的函数，用于创建一个交互式的会话。在这个会话中，可以使用eval()函数来计算TensorFlow中的任何操作。这个函数通常用于交互式的环境中，比如在Jupyter Notebook中使用。

tf.InteractiveSession()改写成TensorFlow2代码

在TensorFlow 2.x版本中，`tf.InteractiveSession()`已被弃用。相应的替代方法是使用Eager Execution模式，该模式默认情况下是启用的。在Eager Execution模式下，操作立即执行，无需构建计算图。

如果您需要手动控制计算图的构建和执行，可以使用`tf.function()`将函数转换为TensorFlow计算图，并使用`tf.compat.v1.disable_eager_execution()`禁用Eager Execution模式。

例如，如果您想要创建一个与`tf.InteractiveSession()`类似的环境，可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

# 开启Eager Execution模式
tf.compat.v1.disable_eager_execution()

# 创建一个会话
sess = tf.compat.v1.InteractiveSession()

# 执行TensorFlow操作
a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(6.0)
c = a * b

# 打印结果
print(c.eval())

# 关闭会话
sess.close()

上述代码将创建一个会话，并在会话中执行TensorFlow操作。请注意，我们使用`eval()`方法来获取操作的结果，这与使用`InteractiveSession()`时相同。最后，我们关闭会话以释放资源。