在多个会话中不断更新列表

Question

我想在几个会话迭代（添加）中更新变量buff，以便我可以在下一个会话（乘法）中处理buff列表。但是，buff变量在每次迭代时都会初始化。步骤2的输出为[5]，而不是预期的[4,5]。我该如何解决这个问题？

a = tf.placeholder(tf.int16)
b = tf.placeholder(tf.int16)
buff = []

# Define some operations
add = tf.add(a, b)
buff.append(add)

# Define a multiplication
two = tf.constant(2, tf.int16)
mul = tf.multiply(two, buff)

with tf.Session() as sess:

    # Step1: Run first Addition
    value_add = sess.run(buff, feed_dict={a: 1, b:3})

    # Step2: Update buff1
    value_add = sess.run(buff, feed_dict={a: 2, b:3})
    print("Addition with variables a and b: ", value_add)

    # Step3: Multiply buff1
    value_mul = sess.run(mul)
    print("Multiplication of buff2: ", value_mul)enter code here

此外，我想应用步骤3。但是，此步骤失败了，因为tensorflow需要feed_dict参数。当我设置feed_dict={buff = buff_value}时，它抱怨feed_dict操作不支持列表。我该如何解决这个问题？