Python tensorflow Session.run（）能否将内存地址返回给变量而不是副本_Python_Variables_Tensorflow_Session_Copy

Python tensorflow Session.run（）能否将内存地址返回给变量而不是副本

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Python tensorflow Session.run（）能否将内存地址返回给变量而不是副本,python,variables,tensorflow,session,copy,Python,Variables,Tensorflow,Session,Copy,我用TensorFlow来训练深层神经网络。Python通过会话与TensorFlow交互，并输出结果在我的例子中，我希望返回网络的权重，使用它们在外部（即tensorflow外部）处理我的数据，然后将权重传递回tensorflow以更新它们可以使用会话从模型中提取权重： DNN # a class which contains my tensorflow DNN model W_fc = sess.run(DNN.W_fc) 把它们传回去可以简单地完成 sess.run(..., fee

我用TensorFlow来训练深层神经网络。Python通过

会话

与TensorFlow交互，并输出结果

在我的例子中，我希望返回网络的权重，使用它们在外部（即tensorflow外部）处理我的数据，然后将权重传递回tensorflow以更新它们

可以使用会话从模型中提取权重：

DNN # a class which contains my tensorflow DNN model
W_fc = sess.run(DNN.W_fc)

把它们传回去可以简单地完成

sess.run(..., feed_dict = {DNN.W_fc: W_fc})

我猜想，

sess.run（）

会复制内部tensorflow权重变量，并将其返回给python

我的问题:

有没有办法让

sess.run（）

将内存地址返回到内部tensorflow变量？这可以节省我不少记忆