为什么我必须在sess.run()中运行两个变量

在TensorFlow中，sess.run()是用于执行计算图中的操作的方法。它接受一个或多个变量作为参数，并返回这些变量的计算结果。

在某些情况下，你可能需要在sess.run()中运行两个变量。这是因为TensorFlow使用计算图来描述计算过程，而不是立即执行计算。当你定义了一个操作或变量时，它们只是计算图中的节点，并不会立即执行。

当你在sess.run()中运行一个变量时，TensorFlow会自动计算该变量所依赖的所有操作和变量，并返回计算结果。但是，如果你想同时获取两个变量的计算结果，你需要在sess.run()中同时运行这两个变量。

例如，假设你有两个变量a和b，你想要获取它们的计算结果。你可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

# 定义两个变量
a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)

# 定义一个操作，将a和b相加
c = tf.add(a, b)

# 创建一个会话
sess = tf.Session()

# 在sess.run()中同时运行a和b，并获取它们的计算结果
result_a, result_b = sess.run([a, b])

print(result_a)  # 输出: 2
print(result_b)  # 输出: 3

# 关闭会话
sess.close()

在上面的代码中，我们定义了两个常量变量a和b，并定义了一个操作c，将a和b相加。然后，我们创建了一个会话sess，并在sess.run()中同时运行了变量a和b，通过将它们作为列表传递给sess.run()。最后，我们打印了变量a和b的计算结果。

需要注意的是，在使用完会话后，我们需要调用sess.close()来关闭会话，释放资源。

总结起来，你必须在sess.run()中运行两个变量，是因为TensorFlow使用计算图来描述计算过程，sess.run()用于执行计算图中的操作，并返回计算结果。通过在sess.run()中同时运行多个变量，你可以获取它们的计算结果。