无法获取tensorflow中更新的张量值

是因为tensorflow的计算模型是基于计算图的，而更新张量值是在计算图中进行的，而不是立即执行的。因此，如果想要获取更新后的张量值，需要在会话中运行相应的操作。

在tensorflow中，可以通过创建会话（Session）来执行计算图中的操作，并获取更新后的张量值。具体步骤如下：

1. 导入tensorflow库：import tensorflow as tf
2. 创建计算图：定义张量、操作等。
3. 创建会话：sess = tf.Session()
4. 初始化变量：如果计算图中有变量，需要在会话中初始化这些变量：sess.run(tf.global_variables_initializer())
5. 运行操作：通过会话运行相应的操作，例如更新张量的操作。
6. 获取更新后的张量值：通过会话获取更新后的张量值，可以使用sess.run()函数，将需要获取的张量作为参数传入，例如：updated_value = sess.run(updated_tensor)

需要注意的是，tensorflow中的张量是不可变的，每次更新操作都会生成一个新的张量。因此，如果想要获取更新后的张量值，需要在会话中运行相应的操作，并将结果保存到新的张量中。

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