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()
def example_2_compute ( self ) : a = matmul ( self . x , self . w1 ) y = matmul ( a , self . w2 ) sess = Session ( ) initOp = global_variables_initializer ( ) sess . run ( initOp ) 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 ( )
实现前向传播算法，减少计算图中节点的个数