Tensorflowのtf.Sessionについて疑問があります。

###質問内容
以下2つのコードは同義ではないのですか？

Python
1sess = tf.Session()
2# 何らかの処理
3sess.close()

Python
1with tf.Session() as tf:
2    # 何らかの処理

同義であるのならば、以下2つのコードではなぜ前者だけエラーが発生するのかお聞きしたいです。

###該当のソースコード

Python
1import tensorflow as tf
2
3x = tf.placeholder(tf.float32)
4b = tf.Variable(1.)
5y = x + b
6t = tf.placeholder(tf.float32)
7
8loss = tf.reduce_sum(tf.square(y - t))
9train_step = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss)
10
11# ここまで2つのコード間の相違はありません、以降の部分を書き換えました
12sess = tf.Session()
13sess.run(tf.global_variables_initializer())
14train_step.run(feed_dict = {x: 2., t: 5.})
15sess.close()

Python
1import tensorflow as tf
2
3x = tf.placeholder(tf.float32)
4b = tf.Variable(1.)
5y = x + b
6t = tf.placeholder(tf.float32)
7
8loss = tf.reduce_sum(tf.square(y - t))
9train_step = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss)
10
11# ここまで2つのコード間の相違はありません、以降の部分を書き換えました
12with tf.Session() as sess:
13    sess.run(tf.global_variables_initializer())
14    train_step.run(feed_dict = {x: 2., t: 5.})

###発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: Cannot execute operation using `run()`: No default session is registered. Use `with sess.as_default():` or pass an explicit session to `run(session=sess)`

行動規範の内容に同意します

回答2件

ベストアンサー

train_step.runをなんのSessionで動かすかが指定されていないのがいけないのです。
つまり単純に書き換え方が悪いです。

Sessionのrunメソッドを使う

python
1sess = tf.Session()
2sess.run(tf.global_variables_initializer())
3sess.run(train_step, feed_dict = {x: 2., t: 5.})
4sess.close()

か、

Operationのrunメソッドのsession引数を明に指定する

python
1sess = tf.Session()
2sess.run(tf.global_variables_initializer())
3train_step.run(feed_dict={x: 2., t: 5.}, session=sess)
4sess.close()

かします。

session引数のないtrain_step.run(feed_dict={x: 2., t: 5.})はtrain_step.run(feed_dict={x: 2., t: 5.}, session=None)と等価です。Sessionが指定されなければ、デフォルトのSessionを取り出してそれを使用してくれます。

with tf.Session():
    # 何らかの処理

とすると「そのコンテクストの中ではwithに指定したSessionをデフォルトにしろ」という意図です。だからtrain_step.runで明にsession引数を指定しなくてもよくなるのです。

以下2つのコードは同義ではないのですか？

したがってこの答えは「違います」です。仕組みはLouiS0616さんの回答の通り。

（ちなみにwith tf.Session() as tf: の as tf は別の名前を指定した方がいい気がしますし、使わないなら指定しなくてもいいようにも思います）

投稿2018/01/22 00:17

quickquip

総合スコア11038

WathMorks

2018/02/09 04:04

コードの背後にある意図が腑に落ちる形で明示されており、本質を貫く優れた解説だと感心しました。

行動規範の内容に同意します

Python

with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
train_step.run(feed_dict = {x: 2., t: 5.})

ご提示のコードは、次とおおよそ等価です。参考
(細かいところは自信がないです、間違いに気付いた方はお知らせください。)

Python
1_sess_cm = tf.Session()
2_sess_exit = _sess_cm.__exit__
3sess = _sess_cm.__enter__()
4try:
5    sess.run(tf.global_variables_initializer())
6    train_step.run(feed_dict = {x: 2., t: 5.})
7except:
8    import sys
9    if not _sess_exit(*sys.exc_info()):
10        raise
11else:
12    _sess_exit(None, None, None)
13
14del _sess_cm, _sess_exit