code: def example_2_compute(self):
          
          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()
docs: 实现前向传播算法，减少计算图中节点的个数