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函数参数

run( fetches, feed_dict=None, options=None, run_metadata=None)

tf.Session.run() 执行 fetches 中的操作，计算 fetches 中的张量值。

这个函数执行一步 TensorFlow 运算，通过运行必要的图块来执行每一个操作，并且计算每一个 fetches 中的张量的值，用相关的输入变量替换 feed_dict 中的值。

fetches 参数可能是一个单一图元素，或者任意嵌套列表，元组，namedtuple，字典，或者有序字典在叶子中包含图元素。

tf.Session.run()函数返回值为fetches的执行结果。如果fetches是一个元素就返回一个值；若fetches是一个list，则返回list的值，若fetches是一个字典类型，则返回和fetches同keys的字典。

（Either a single valueif `fetches` is a single graph element, or
a list of values if `fetches` is a list, or a dictionary with the
same keys as `fetches` if that is a dictionary (described above).）

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session.run([fetch1, fetch2])

关于 session.run([fetch1, fetch2])，请看http://stackoverflow.com/questions/42407611/how-tensorflow-handle-the-computional-graph-when-executing-sess-run/42408368?noredirect=1#comment71994086_42408368

执行sess.run()时，tensorflow是否计算了整个图

我们在编写代码的时候，总是要先定义好整个图，然后才调用sess.run()。那么调用sess.run()的时候，程序是否执行了整个图

import tensorflow as tf
state = tf.Variable(0.0,dtype=tf.float32)
one = tf.constant(1.0,dtype=tf.float32)
new_val = tf.add(state, one)
update = tf.assign(state, new_val) #返回tensor， 值为new_val
update2 = tf.assign(state, 10000)  #没有fetch，便没有执行
init = tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for _ in range(3):
        print sess.run(update)
   
   
    
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    3
    
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和上个程序差不多，但我们这次仅仅是fetch “update”,输出是1.0 , 2.0, 3.0,可以看出，tensorflow并没有计算整个图，只是计算了与想要fetch 的值相关的部分

sess.run() 中的feed_dict

我们都知道feed_dict的作用是给使用placeholder创建出来的tensor赋值。其实，他的作用更加广泛：feed 使用一个值临时替换一个 op 的输出结果. 你可以提供 feed 数据作为 run() 调用的参数. feed 只在调用它的方法内有效, 方法结束, feed 就会消失.

import tensorflow as tf
y = tf.Variable(1)
b = tf.identity(y)
with tf.Session() as sess:
    tf.global_variables_initializer().run()
    print(sess.run(b,feed_dict={y:3})) #使用3 替换掉
    #tf.Variable(1)的输出结果，所以打印出来3 
    #feed_dict{y.name:3} 和上面写法等价

    print(sess.run(b))  #由于feed只在调用他的方法范围内有效，所以这个打印的结果是 1
   
   
    
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    9
    
    10

输出是3 1
参考文献：
[1] tensorflow whitepaper

tensorflow中的tf.session.run()

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2

session.run([fetch1, fetch2])

执行sess.run()时，tensorflow是否计算了整个图

sess.run() 中的feed_dict

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