lifecycle
importtensorflowastf
#当去计算一个节点的时候，TensorFlow自动计算它依赖的一组节点，并且首先计算依赖的节点
w=tf.Variable(3)
#w=tf.constant(3)
x=w+2
y=x+5
z=x*3
withtf.Session()assess:
sess.run(w.initializer)
print(sess.run(y))
#这里为了去计算z，又重新计算了x和w，除了Variable值，tf是不会缓存其他比如contant等的值的
#一个Variable的生命周期是当它的initializer运行的时候开始，到会话sessionclose的时候结束
print(sess.run(z))
#如果我们想要有效的计算y和z，并且又不重复计算w和x两次，我们必须要求TensorFlow计算y和z在一个图里
withtf.Session()assess:
sess.run(w.initializer)
y_val,z_val=sess.run([y,z])
print(y_val)
print(z_val)
文章到这里就结束了！希望大家能多多支持Python（系列）！六个月带大家学会Python，私聊我，可以问关于本文章的问题！以后每天都会发布新的文章，喜欢的点点关注！一个陪伴你学习Python的新青年！不管多忙都会更新下去，一起加油！
Editor：Lonelyroots
