为什么我不能在Tensorflow中初始化或计算我的变量？

在TensorFlow中，无法直接初始化或计算变量的原因可能有以下几点：

1. 定义计算图：TensorFlow是一个符号式编程框架，它首先需要定义计算图，然后才能执行计算。在定义计算图时，我们需要声明变量并指定其初始化方法。
2. 变量初始化：在TensorFlow中，变量必须经过初始化才能使用。变量初始化可以通过调用tf.global_variables_initializer()来实现，它会初始化所有全局变量。
3. 会话（Session）：在TensorFlow中，我们需要创建一个会话来执行计算图。会话是TensorFlow运行环境的一部分，它负责分配资源并执行计算。在会话中，我们可以通过调用sess.run()来计算变量的值。
4. 操作依赖关系：在TensorFlow中，变量的计算通常依赖于其他操作或变量。为了确保变量在计算之前已经被正确初始化，我们需要使用tf.control_dependencies()来指定操作的依赖关系。

综上所述，如果无法在TensorFlow中初始化或计算变量，可能是由于未定义计算图、未进行变量初始化、未创建会话或未设置操作依赖关系等原因。需要确保在使用变量之前，已经正确地定义和初始化了变量，并在会话中执行计算。