Python 如何重用在循环中创建的Tensorflow操作

我有一个在循环中创建多个优化器的方法。这个方法被调用了好几次，我不想每次调用这个方法时都重新创建这些优化器。有没有办法获得以前创建的优化器，这样我就不必创建新的优化器

def trainWordEmbeddings(self, sent_words, sent_num, window_size):
        for j in range(len(sent_words)):
            pos_context = self.getPosContext(sent_words, j, window_size)
            neg_context = self.neg_contexts.getNegContext(j, sent_num, pos_context)
            word_obj = self.objective.objective(WORD, sent_words[j], pos_context, neg_context)
            opt = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=self.eta).minimize(word_obj)
            self.session.run(opt)

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请解释为什么需要多次调用该方法。如果每次都有不同的输入，请尝试使用占位符来定义ops，而不是重复调用该方法。谢谢您的建议。我已经将

word_obj

和

opt

转换为使用占位符获取输入的私有变量。我有另一种方法，它使用相同的逻辑，需要在循环中动态构建张量。我需要为训练集中的每个句子调用这个方法和另一个方法。我将很快更新我的问题。