在Tensorflow的使用中，取回訓練結果使用兩種方法：

（1）fetch

可以傳入一些tensor來傳回執行結果，比如下面程式碼中的mul指定傳入方法，intermed作為傳回結果的張量

input1 = tf.constant(3.0)
input2 = tf.constant(2.0)
input3 = tf.constant(5.0)
intermed = tf.add(input2, input3)
mul = tf.mul(input1, intermed)

with tf.Session():
  result = sess.run([mul, intermed])
  print
 
 result

# 輸出:
# [array([ 21.], dtype=float32), array([ 7.], dtype=float32)]

（2）feed

feed機制可以臨時替代圖中的任意操作中的 tensor 可以對圖中任何操作提交補丁, 直接插入一個 tensor.

比如，下面的inout1與input2只是佔位符，在傳入會話時才臨時指定具體的數值：

input1 = tf.placeholder(tf.types.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.types.float32)
output = tf.mul(input1, input2)

with
 
 tf.Session() as sess:
  print sess.run([output], feed_dict={input1:[7.], input2:[2.]})