我在谷歌上搜索并知道 Tensorflow 的constant()函数会生成一个恒定的张量（大惊喜！）并且无法修改。
但是当我这样做时：
>>> a = tf.constant(0.0)
>>> a = a + 1.0
我没有看到 Tensorflow 产生的任何错误。
我明白了原因，a现在是一个新的张量操作Add（<tf.Tensor 'add_1:0' shape=() dtype=float32>）。
我的问题是，constant如果我们可以修改它，Tensorflow有什么用？它与图形优化有什么关系吗？我在这里错过了一些微不足道的东西吗？
提前致谢。
是的，你错过了一些微不足道的东西。
a = tf.constant(0.0)
a是一个 Python 变量，用于保存计算图的常量节点。在图中它有一个名字，我们称之为constant:0。
a = a + 1.0
a是一个新的python变量（赋值是一个破坏性操作），它保存constant:0图中仍然定义的节点和一个新的常量节点之间的添加操作，使用1.0( constant_1:0)时自动创建。
因此，在这一行中，您将覆盖一个 python 变量以使其包含一个add节点：您没有接触图形节点的值constant:0。
常量，实际上是在tensorflow描述的图中定义的，不能改变。相反，您可以更改的是指向图中某个节点的 python 变量。
您可以将 python 变量视为指向图形节点的指针。