Tensorflow变量在评估时不断变化

Question

我不知道为什么每次计算时值都会不断变化。

这是我的代码：

import tensorflow as tf
sample_num = 10
radii = tf.random_uniform([sample_num,1],0,1)
norm1 = tf.reduce_max(radii,axis = 0)
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
print(sess.run(norm1))
print(sess.run(norm1))
print(sess.run(norm1))

所有三个打印语句给我不同的值。

norm1.shape

给了我TensorShape([Dimension(1)])，所以看来norm1正确地抓住了最大值。 我将样本号更改为1，以查看它是否一直在变化。

有人可以帮我弄清楚问题是什么吗？