了解tf.assign的总和

Question

当我们添加两个tf.assign操作时会发生什么？

我使用tensorflow.assign遇到了一个奇怪的现象。评估时，两个assign操作的总和会产生意外的结果，并且我不确定这是错误还是功能。这里提供了最小的演示：

import tensorflow as tf


def test(sess):
    x = tf.Variable(1)
    u1 = tf.assign(x, x + 1)
    u2 = tf.assign(x, x - 1)
    plus = u1 + u2
    tf.global_variables_initializer().run(
        session=sess
    )
    print(plus.eval(session=sess))   # producing random values of 0 or 2 or 4

if __name__ == '__main__':
    sess = tf.InteractiveSession()
    [test(sess) for _ in range(50)]