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在哪些情况下应该考虑tf.Session()和tf.InteractiveSession()考虑用于什么目的？

当我尝试使用前者时,某些功能(例如.eval())不起作用,当我改为后者时,它起作用了.

我正在尝试根据数组的大小运行循环。如何在张量流中做到这一点？例如

# input pipeline with all files available in the folder
a = tf.Variable([1,2,3,4,5],dtype = tf.int32)
loop = tf.size(a)
....
for i in range(loop):
    print(sess.run(a))

我想将数组a打印5次。但是它说loop是一个张量对象，不能作为整数。我尝试将循环变量作为

loop = tf.cast(tf.size(a),tf.int32),
loop = tf.shape_n(a),
loop = tf.shape(a)[0]

它具有相同的错误。