當我們構建完圖後，需要在一個會話中啟動圖，啟動的第一步是建立一個Session物件。

為了取回（Fetch）操作的輸出內容, 可以在使用 Session 物件的 run()呼叫執行圖時，傳入一些 tensor, 這些 tensor 會幫助你取回結果。

在python語言中，返回的tensor是numpy ndarray物件。

在執行sess.run()時，tensorflow並不是計算了整個圖，只是計算了與想要fetch 的值相關的部分。如下程式所示

僅僅是fetch "update"，輸出是1.0 , 2.0, 3.0。

#!/usr/bin/env python
# -*-coding: utf-8-*-
 
import tensorflow as tf

# 建立一個變數, 初始化為標量 0.
state = tf.Variable(0.0, dtype=tf.float32)

# 建立一個 op, 其作用是使 state 增加 1
one = tf.constant(1.0, dtype=tf.float32)
new_val = tf.add(state, one)
update = tf.assign(state, new_val)  # 返回tensor， 值為new_val
update2 = tf.assign(state, 10000)  # 沒有fetch，便沒有執行
# 啟動圖後, 變數必須先經過`初始化` (init) op 初始化,
 
# 首先必須增加一個`初始化` op 到圖中.
init = tf.initialize_all_variables()

# 啟動圖, 執行 op
with tf.Session() as sess:
    # 執行 'init' op
sess.run(init)
    for _ in range(3):
        print sess.run(update)