是否可以在不扩展TensorFlow中计算图形的情况下手动设置模型参数值？

是的，可以在不扩展TensorFlow中计算图形的情况下手动设置模型参数值。TensorFlow提供了tf.Variable()来创建可训练的变量，并通过tf.assign()来手动设置变量的值。

首先，可以使用tf.Variable()创建一个变量，例如：

import tensorflow as tf

# 创建一个名为weights的可训练变量
weights = tf.Variable(tf.random_normal([2, 2]), name='weights')

然后，可以使用tf.assign()来手动设置变量的值，例如：

# 创建一个用于设置weights的占位符
new_weights = tf.placeholder(tf.float32, shape=[2, 2])
# 使用tf.assign()手动设置weights的值
assign_weights = tf.assign(weights, new_weights)

# 创建一个会话，并运行assign_weights来设置weights的值
with tf.Session() as sess:
    # 初始化变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    
    # 设置新的权重值
    new_weights_value = [[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]
    sess.run(assign_weights, feed_dict={new_weights: new_weights_value})

通过上述方法，可以在不扩展TensorFlow中计算图形的情况下手动设置模型参数值。这种方式适用于一些简单的模型或调试过程中，但对于大规模的深度学习模型，建议使用TensorFlow提供的高级API（如tf.keras或tf.estimator）来管理模型参数。它们可以更方便地创建、训练和保存模型，并具有更多的优化功能和扩展性。

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