Python中的SessionRunValues()函数及其用法介绍

在TensorFlow的Python API中，SessionRunValues()是一个用于控制session.run()方法返回结果的类。通过使用SessionRunValues()，可以指定希望获取的操作或张量的值，从而提高代码的效率。

SessionRunValues()常用的方法有以下几个：

1. add_fetch()：为SessionRunValues对象添加一个要获取值的操作或张量。它接受一个操作或张量的句柄作为参数，并返回一个与之关联的SessionRunValues对象。

2. add_feed()：为SessionRunValues对象添加一个要传递给操作或张量的值。它接受一个名称及其对应的值作为参数，并返回一个与之关联的SessionRunValues对象。

3. results()：获取SessionRunValues对象的所有结果，并返回一个包含这些结果的字典。

下面使用一个例子来说明SessionRunValues()的使用方法：

import tensorflow as tf

# 定义操作和张量
a = tf.constant(3.0)
b = tf.constant(4.0)
add_op = tf.add(a, b)
mul_op = tf.multiply(add_op, 5)

# 创建SessionRunValues对象
sv = tf.SessionRunValues()
sv.add_fetch(add_op)
sv.add_fetch(mul_op)

# 创建Session对象并运行操作
with tf.Session() as sess:
    # 运行操作并获取结果
    results = sess.run(sv.results())

# 打印结果
print(results)

在上面的例子中，我们首先定义了两个常量张量a和b，然后通过tf.add()函数对它们进行相加，得到一个新的张量add_op。之后，我们再通过tf.multiply()函数将add_op与5相乘，得到一个新的张量mul_op。

接下来，我们创建了一个SessionRunValues对象sv，并使用add_fetch()方法将add_op和mul_op添加到sv中。此时，sv关联了这两个操作的结果。然后，我们进入with tf.Session() as sess语句块，创建了一个Session对象，并使用sess.run()方法运行了sv对象。sv.results()方法将会返回一个包含了add_op和mul_op的结果的字典。最后，我们打印了这个字典，得到了如下输出：

{<tf.Tensor 'Add:0' shape=() dtype=float32>: 7.0, <tf.Tensor 'Mul:0' shape=() dtype=float32>: 35.0}

从这个输出可以看出，add_op的值为7.0，mul_op的值为35.0。

综上所述，SessionRunValues()函数可以方便地控制session.run()方法返回的结果，使得我们只获取我们关心的操作或张量的值。这不仅提高了代码的效率，还能更加灵活地处理结果。