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在TF1中，该语句x.assign(1)实际上并未将1分配给x，而是创建了一个tf.Operation。必须显式运行才能更新变量。调用Operation.run()或Session.run()可用于执行该操作：

assign_op = x.assign(1)
sess.run(assign_op)  # or `assign_op.op.run()`
print(x.eval())
# ==> 1

事实上，它返回一个tf.Tensor，对应变量的更新值，使赋值更容易。 但是，x.assign(1)在TF2中会急切地分配值：

x.assign(1)
print(x.numpy())
# ==> 1

Via:https://stackoverflow.com/a/34220750/14964791