我是Tensorflow和Keras的初学者，我在Internet上发现了类似的问题，但是它们都没有真正的帮助。我已经在Keras中创建了一个顺序模型，但是我正在尝试使用Tensorflow进行训练。它确实有效。但是，我无法检查在sess.run（）中获得的结果
这是一个简单的示例，希望它不要太小
inp = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
output = model(inp)
loss = myloss(output)
grad = rmspropopt.compute_gradients(loss, model.trainable_weights)
update = rmspropopt.apply_gradients(grad)
res = sess.run([update_weights, inp, output], feed_dict={inp:mydata})
model.predict（inp）给出的结果与res [1]中的结果不同。为什么？在更新权重之前是否对res [1]进行了评估？我如何检查这个事实？非常感谢！