了解python中SessionRunArgs()函数的参数和返回值

SessionRunArgs是TensorFlow中的一个类，用于在sess.run()函数中传递额外的参数。它提供了一种方式来指定想要获取的Op的输出值，并可以设置运行原语的选项，如feed_dict和run_metadata。

SessionRunArgs的构造函数接受两个可选参数：fetches和options。

1. fetches：表示想要获取的Op或Tensor对象。它可以是单个Op或Tensor对象，也可以是包含多个Op或Tensor对象的列表。默认值为None，表示不获取任何值。

2. options：表示运行原语的选项。它是一个tf.RunOptions对象，可以通过设置不同的选项来控制运行的行为。例如，可以通过设置trace_level选项来启用追踪功能。默认值为None，表示不使用任何选项。

SessionRunArgs的主要作用是通过sess.run()函数从session中获取指定Op或Tensor的值。

下面是SessionRunArgs的使用例子：

import tensorflow as tf

# 定义两个常量Tensor
a = tf.constant(1)
b = tf.constant(2)

# 定义一个加法操作
c = tf.add(a, b)

# 创建Session对象
sess = tf.Session()

# 构造SessionRunArgs对象，并指定fetches为c
run_args = tf.compat.v1.SessionRunArgs(fetches=c)

# 使用sess.run()函数运行原语，并传入run_args参数
result = sess.run(run_args)

print(result)

在上面的例子中，我们先定义了两个常量Tensor a和b，然后定义一个加法操作c。接下来，我们创建了一个Session对象sess，并使用tf.compat.v1.SessionRunArgs构造函数创建了一个SessionRunArgs对象run_args，指定fetches为c。

接下来，我们使用sess.run()函数运行原语，并传入run_args参数。最后，我们打印出运行结果。

通过这种方式，我们可以在sess.run()函数中获取到指定操作的输出值，并且可以通过构造SessionRunArgs对象来传递额外的参数。这样，我们可以更加灵活地控制运行的行为。