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Tensorflowの構造がわからない

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Tensorflowの構造がわかりません。

#coding:UTF-8

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import tensorflow as tf

var1 = tf.Variable(0)
const2 = tf.constant(3)

add_op = tf.add(var1,const2)
update_var1 = tf.assign(var1,add_op)
mul_op = tf.multiply(add_op,update_var1)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.initialize_all_variables())

    print(sess.run([mul_op]))
    print(sess.run([mul_op]))


と書いて実行すると

[9]
[36]


と出力されました。

しかし、[9]が出力されるのはわかるのですが[36]が出力される理由がわかりません。
最初の

print(sess.run([mul_op]))


の[mul_op]の中身は9なのだから、
次の

print(sess.run([mul_op]))


の[mul_op]の中身も9だと思うのです。

どういう仕組みで9と36が出力されるのでしょうか?

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ごく簡単に回答すれば、構築した計算グラフを2回実行したため、そのようになります。
詳細は以下を参照ください。
TensorFlow入門 ― 変数とプレースホルダー

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