实现前向传播算法，减少计算图中节点的个数

def example_2_compute(self):
        """
        实现前向传播算法，减少计算图中节点的个数
        """
        a = matmul(self.x, self.w1) # 计算神经网络的第一层的输出向量
        y = matmul(a, self.w2) # 以第一层的输出作为第二层的输入再次计算第二层的输出

        sess = Session()
        initOp = global_variables_initializer() # 初始化所有变量
        sess.run(initOp)
        #print('第二种：', sess.run(y, feed_dict={self.x: [[0.7, 0.9]]}))
        print('第二种：', sess.run(y, feed_dict={self.x: [[0.7, 0.9], [0.1, 0.4], [0.5, 0.8]]}))
        sess.close()