# 計算圖中的操作 現在我們可以將對象放入計算圖中，我們將介紹對這些對象起作用的操作。 ## 做好準備 要啟動圖，我們加載 TensorFlow 并創建一個會話，如下所示： ```py import tensorflow as tf sess = tf.Session() ``` ## 操作步驟 在這個例子中，我們將結合我們學到的東西并將列表中的每個數字提供給圖中的操作并打印輸出： 首先，我們宣布我們的張量和占位符。在這里，我們將創建一個 NumPy 數組來提供給我們的操作： ```py import numpy as np x_vals = np.array([1., 3., 5., 7., 9.]) x_data = tf.placeholder(tf.float32) m_const = tf.constant(3.) my_product = tf.multiply(x_data, m_const) for x_val in x_vals: print(sess.run(my_product, feed_dict={x_data: x_val})) ``` 上述代碼的輸出如下： ```py 3.0 9.0 15.0 21.0 27.0 ``` ## 工作原理 本節中的代碼在計算圖上創建數據和操作。下圖是計算圖的樣子：  圖 1：`x_data`占位符以及乘法常數輸入到乘法運算中