TensorFlow中是否只有全局更新？

Question

所以我对TensorFlow的工作存在疑问。

我有这样的功能：

    new Chart(document.getElementById(data['Name']['FirstName'] + data['Name']['LastName'] + data['PrimaryCompensationCode'] + "ME"), {
        type: 'bar',
        data: {}});

现在我分配了：

def forwardPropagation(dataset, weights_l1, bias_l1, weights_l2, bias_l2, weights_out, bias_out): a1 = tf.sigmoid(tf.tensordot(dataset, weights_l1, axes = 1) + bias_l1) a2 = tf.sigmoid(tf.tensordot(a1, weights_l2, axes = 1) + bias_l2) z_out = tf.tensordot(a2, weights_out, axes = 1) + bias_out return z_out

我还全局初始化了所有权重和偏差。我的问题是我听说TensorFlow具有全局计算图。这是否意味着权重和方差在会话内部运行z_out和优化程序时会全局更新？还是正在发生其他事情？