TensorFlowの非常にシンプルなAutoencoderのコード：mnist_ae1.pyをもちいて,w_encやb_encの値の中身を見て保存する方法をご教授願いたいです．
以前似たことを行ったので,そのコードを元にmnist_ae1.pyの下記の部分

# Train
init = tf.initialize_all_variables()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print('Training...')
    for i in range(10001):
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(128)
        train_step.run({x: batch_xs, y_: batch_ys})

        if i % 1000 == 0:
            train_loss = loss.eval({x: batch_xs, y_: batch_ys})
            print('  step, loss = %6d: %6.3f' % (i, train_loss))

    # generate decoded image with test data
    test_fd = {x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}
    decoded_imgs = decoded.eval(test_fd)
    print('loss (test) = ', loss.eval(test_fd))

の最後に

　　w_enc_array, b_enc_array = train_step.run([w_enc, b_enc], {x: mnist.test.images})
　　print("w_enc :", w_enc_array)
　　print("b_enc :", b_enc_array)

　　weight_result = np.append(w_enc_array, 0)
　　weight_result = np.append(weight_result, b_enc)
　　np.savetxt("weight_result.csv", weight_result, delimiter=",")

を加えてみたのですが,

w_enc_array, b_enc_array = train_step.run([w_enc, b_enc], {x: mnist.test.images})
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 1449, in run
    _run_using_default_session(self, feed_dict, self.graph, session)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 3664, in _run_using_default_session
    if session.graph is not graph:
AttributeError: 'dict' object has no attribute 'graph'

というエラーが返ってきました．

以前tf.Session()で学習を行っているものでは出来たのですが,tf.Session()にせずtrain_step.runとしている今回のような場合では何か根本的な違いがあったりするのでしょうか？
どうぞよろしくお願いいたします．