使用Python中的add_output_tensor_nodes()函数增加输出节点

add_output_tensor_nodes()函数是TensorFlow中Graph类的一个方法，用于在图中添加输出节点。

语法如下：

add_output_tensor_nodes(tensor_or_op, tensor_or_op_name=None, output_node_name=None)

参数说明：

- tensor_or_op: Tensor对象或Operation对象，表示要添加的输出节点

- tensor_or_op_name: 可选参数，字符串类型，表示输出节点的名称

- output_node_name: 可选参数，字符串类型，表示tensor_or_op所属的节点名称

返回值：

该方法没有返回值。

下面是一个使用例子：

import tensorflow as tf

# 创建一个图
graph = tf.Graph()

# 在图中添加节点
with graph.as_default():
    # 定义两个placeholder节点作为输入
    a = tf.placeholder(tf.float32, name="input_a")
    b = tf.placeholder(tf.float32, name="input_b")

    # 定义一个加法操作节点
    c = tf.add(a, b, name="add")

    # 添加输出节点
    graph.add_output_tensor_nodes(c, "output_c")

# 在会话中执行图
with tf.Session(graph=graph) as sess:
    # 输入数据
    input_data = {a: 2, b: 3}
    # 获取输出节点
    output_node = graph.get_tensor_by_name("output_c:0")

    # 执行计算并获取结果
    result = sess.run(output_node, feed_dict=input_data)
    print(result)

在上述代码中，首先创建了一个名为graph的Graph对象。然后，使用with graph.as_default():语句将graph设为默认图，并在其中定义了两个placeholder节点a和b，以及一个加法操作节点c。最后，通过graph.add_output_tensor_nodes()方法添加了一个名为output_c的输出节点。

在会话中执行图时，首先创建了一个Session对象sess，并使用feed_dict参数传入了输入数据。通过graph.get_tensor_by_name()方法获取了输出节点output_c，并使用sess.run()方法执行计算并获取结果。最后，将结果打印出来。