self.sess.run

根据提供的引用内容[1]，可以得知`self.sess.run`是TensorFlow中的一个方法。该方法用于运行计算图中的操作，并评估`fetches`参数中的张量。可以通过传递`feed_dict`参数来提供相应的输入值。根据的描述，`fetches`参数可以是单个图元素，也可以是任意嵌套的列表、元组、命名元组、字典或有序字典，其中的元素都是图元素。因此，`self.sess.run`方法的作用是运行计算图中的操作，并返回`fetches`参数中的张量的值。

相关问题

action = self.sess.run(self.action, {self.obs:state})

这段代码看起来像是使用 TensorFlow 进行强化学习的模型预测。具体来说，`self.sess` 代表 TensorFlow 的会话（session），`self.action` 代表模型预测出的动作，`self.obs` 则是输入模型的状态（observation）。这一行代码的作用是将当前状态传入模型中，得到模型对应的动作，并将该动作存储在 `action` 中。

v = self.sess.run(self.v, {self.obs:state})

这行代码是一个 Tensorflow 会话（Session）中的运行操作（run）。它的作用是将一个状态（state）输入到神经网络中，获取网络输出的值（v）。

具体来说，self.obs 是一个占位符（placeholder），表示神经网络的输入。state 是一个实际的输入值，它将被传递给 self.obs。

self.v 是神经网络的输出，表示对输入状态的估计值。在这个代码中，self.v 是通过输入状态 state 得到的网络输出值。

sess.run() 是 Tensorflow 中的一个方法，用于在会话中运行一个或多个操作。在这个代码中，我们运行了一个操作，即获取神经网络的输出值 self.v，同时将输入状态 state 传递给网络中的占位符 self.obs。运行结果是一个 NumPy 数组，表示神经网络对输入状态的估计值。