python - 由张量流中图形构造（符号样式程序）中的“不相关”语句引起的不同输出

Question

我对 tensorflow 中的符号样式程序有一个基本问题，下面是代码（ tensorflow 0.12 ）：

import numpy as np
import tensorflow as tf
import sys

x = tf.placeholder(tf.float32, 1)
y = 1
z = x + y * 2
# x = z

with tf.Session() as sess:
for i in range(2):
    result = sess.run([z], feed_dict={x: [1]})
    print "result = "
    print result[0]

如果注释了'x = z'，这是一个典型的有向无环图（DAG），结果是：

 result = 
 [ 3.]
 result = 
 [ 3.]

如果 'x = z' 未注释，则结果为：

 result = 
 [ 1.]
 result = 
 [ 1.]

我认为结果应该与“x = z”语句无关，结果应该是3。是什么导致了差异？谢谢！

Answer 1

当x=z相加时，x实际上与z表示同一个图节点，如果x馈送[1]，则z也是[1]。谢谢雅罗斯拉夫。