我正在使用TensorFlow训练深度神经网络。 Python通过Session与TensorFlow进行交互，并输出结果。
在我的情况下，我想返回网络的权重，使用它们在外部（即在tensorflow外部）处理我的数据，然后将权重传递回tensorflow进行更新。
可以使用会话从模型中提取权重：
DNN # a class which contains my tensorflow DNN model
W_fc = sess.run(DNN.W_fc)
将它们传递回去可以类似地完成
sess.run(..., feed_dict = {DNN.W_fc: W_fc})
我的猜测是sess.run()复制了内部tensorflow weights变量，并将其返回给python。
我的问题：
有什么方法可以使sess.run()返回内存地址到内部tensorflow变量吗？这样可以为我节省一些内存。