tensorflow.python.client.session.BaseSession.run
功能描述
TensorFlow执行计算图的方法。
函数原型
def run(self, fetches, feed_dict=None, options=None, run_metadata=None)
参数说明
参数  | 
类型  | 
可选/必选  | 
说明  | 
|---|---|---|---|
fetches  | 
str, tf.Operation, tf.Variable, tf.Tensor, tf.sparse.SparseTensor, list, tuple, dict  | 
必选  | 
运行操作或者获取其中的Tensor  | 
feed_dict  | 
tf.Variable, tf.Tensor, tf.sparse.SparseTensor, list, tuple, dict  | 
可选  | 
覆盖图中Tensor的值  | 
options  | 
tf.compat.v1.RunOptions  | 
可选  | 
控制特定步骤的行为  | 
run_metadata  | 
tf.compat.v1.RunMetadata  | 
可选  | 
在特定步骤时,收集非张量输出  | 
返回值说明
- 成功:如果fetches是单个元素,则为单个值;如果fetches是list,则为值list;如果fetches是dict,则为具有相同键的dict。
 - 失败:抛出异常。
 
使用示例
以下仅提供使用流程的示例。
# 1、导入需要的库
import tensorflow as tf
from mx_rec.util.initialize import init
# 2、构建计算图
# ...
# 3、调用接口训练
with tf.compat.v1.Session() as sess:
     sess.run([train_ops])      #train_ops为构建计算图中构建的训练算子
父主题: TensorFlow相关接口