RuntimeError: The Session graph is empty. Add operations to the graph before calling run()

这个错误通常出现在使用 TensorFlow 时，因为 TensorFlow 的运行过程中需要先构建计算图（computational graph），然后再运行。如果构建的计算图为空，就会出现这个错误。

要解决这个错误，你需要确保在调用 `run()` 方法之前，已经构建好了计算图。可以通过以下方式来构建计算图：

1. 定义计算图中的所有操作（包括输入数据和模型），并将它们添加到默认图中。
2. 开始一个会话（Session）。
3. 在会话中运行计算图。

以下是一个简单的 TensorFlow 示例代码，演示如何构建计算图和运行会话：

import tensorflow as tf

# 定义计算图中的操作
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# 开始一个会话
with tf.Session() as sess:
    # 初始化所有变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    
    # 运行计算图
    result = sess.run(y, feed_dict={x: some_input_data})

在这个示例中，`x` 是一个占位符（placeholder），它表示输入数据的形状。`W` 和 `b` 是可以训练的变量，它们的初始值是全零。`y` 是一个 softmax 操作，它将输入数据与权重矩阵相乘并加上偏置向量，然后进行 softmax 操作得到输出。

在会话中，我们首先初始化所有变量，然后运行计算图，并将输入数据传递给占位符。最终的结果保存在 `result` 中。