TensorFlow意外添加结果

Question

我正在运行以下代码：

import tensorflow as tf

sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.placeholder(tf.float32)
y = tf.Variable(5.0)

init = tf.initialize_all_variables（） sess.run（INIT）

以下是不同的结果：

y = x + y  
for i in xrange(10):
    print sess.run(y, {x: 1.0})

给出： 6,6,6,6 ......

与：比较：

for i in xrange(10):
    y = x + y    
    print sess.run(y, {x: 1.0})

打印： 6,7,8,9 ......

为什么结果不同？ 我想：

sess.run(y, {x: 1.0})

的作用：     y = x + 1

Answer 1

每次执行y = x + y时，计算图都会发生变化，即在第一次迭代中，您将y = x + y添加到图表中，依此类推。