a=tf.Variable(1，name=“variable_a”)
print(a.dtype)
在python层面上述代码产生一个int32_ref的tensor，吃a的op必须和variable_a在同一设备上，并且tensor a 和variable_a共享同一块buffer(共享buffer肯定要在同一设备上)。上述代码产生的pb图如下:
我们看看read的属性：
注意_class属性，loc：@Variable表示此op的输出tensor和Variable这个op共享buffer，也必须在同一设备上。
再从c++底层解析：
看tensorflow-r1.14\tensorflow\core\ops\state_ops.cc
注册Variable op的时候，就限制其输出为Ref。
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