例如，当我们将变量c计算为result = sess.run(c)时，TF是否仅计算计算c所需的输入或更新完整计算图的所有变量？
另外，我似乎无法做到这一点：
c = c*a*b
因为即使将uninitialized variable初始化为c，我仍然遇到tf.Variable(tf.constant(1))错误。有什么建议吗？
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由于TF的Python代码仅设置图形，该图形实际上是由所有ops的本机实现执行的，因此需要在此底层环境中执行变量。这通过执行两个操作来实现 - 用于本地和全局变量初始化：
session.run(tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer())
关于原始问题 - 据我所知 - 是的，它会计算所有图表，并且它要求您提供占位符，即使执行的操作（在会话中）不依赖于它们。
答案 1 :(得分：0)
这个问题相当老，但是我会回答，以防万一有人再次遇到这个问题。
要回答第一个问题，不。 Tensorflow仅执行执行传递给它的操作所需的内容。来自tensorflow.org：
tf.Session.run要求您指定获取的列表，这些获取确定返回值，并且可以是tf.Operation，tf.Tensor或类似张量的类型，例如tf.Variable。这些提取操作决定了整个tf的哪个子图。必须执行Graph才能产生结果
要回答问题的第二部分，必须先初始化变量，然后才能使用它们（请参见下面的链接）。最简单的方法是运行tensorflow.global_variables_initializer（）
https://www.tensorflow.org/guide/variables#initializing_variables