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1，代码示例：

import tensorflow as tfa = 3#创建变量w = tf.Variable([[0.6,1.2]])#创建行向量x = tf.Variable([[2.1],[4.2]]) #创建列向量y = tf.matmul(w, x) #矩阵相乘init_op = tf.global_variables_initializer()# 初始化with tf.Session() as sess:   sess.run(init_op)   print(y.eval()) #输出y的值

2，代码解析：

调用TensorFlow中相应的函数模块（API），需要将变量转换成TensorFlow支持的格式（tf.Variable），使用tf.Variable时，创建的是相应变量的内存区域（没有具体的值），在TensorFlow中需要进一步调用tf.global_variables_initializer，对全局的变量进行初始化操作（完成赋值操作），所有的上述操作需要在tf.Session定义的计算图中完成。

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