通过 CPU/GPU 的占位符获取不同的值

当我运行下面的代码时，我认为我得到了错误的结果。
OVER GPU

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
a = tf.placeholder(tf.float32)
b = tf.placeholder(tf.float32)
adder_node = a + b
print(sess.run(adder_node, {a: 3, b: 4.5}))
print(sess.run(adder_node, {a: [1, 3], b: [2, 4]}))

Output:
3.0
[1.3.]

我认为真实的结果应该是；
7.5
[ 3. 7.]

OVER CPU

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
with tf.device('/cpu:0'):
    a = tf.placeholder(tf.float32)
    b = tf.placeholder(tf.float32)
    adder_node = a + b
print(sess.run(adder_node, {a: 3, b: 4.5}))
print(sess.run(adder_node, {a: [1, 3], b: [2, 4]}))

Output:
7.5
[1.3.]

张量流版本：
'1.3.0'
Python版本：
Python 2.7.12

当我在 CPU 和 GPU 上运行时，得到不同的结果。 预先感谢，任何帮助将不胜感激......

我编译了你的代码并得到了真实的结果。 我也在使用 张量流版本： ‘1.3.0’ Python版本： Python 2.7.12

代码及结果截图 https://i.stack.imgur.com/Vf04i.png