为什么这个TensorFlow示例在激活函数之前没有求和？

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。在TensorFlow中，激活函数是用来引入非线性特性的函数，常用的激活函数包括ReLU、Sigmoid和Tanh等。

在给定的问答内容中，提到了一个TensorFlow示例在激活函数之前没有求和的情况。根据这个描述，可以推测这个示例是一个神经网络模型的前向传播过程。

在神经网络的前向传播过程中，通常会将输入数据通过一系列的线性变换和非线性激活函数来得到输出。而求和操作通常是在线性变换的过程中进行的，用于将输入数据与权重进行加权求和。

然而，并不是所有的神经网络模型都需要在激活函数之前进行求和操作。有些模型可能会在激活函数之前使用其他的操作，例如卷积操作或者矩阵乘法操作。这些操作可以在不进行求和的情况下引入非线性特性。

具体到这个TensorFlow示例，没有提供足够的信息来确定为什么在激活函数之前没有求和。可能的原因包括但不限于以下几点：

1. 模型设计：这个示例可能是一个特殊设计的模型，使用了一种不同于传统神经网络的结构。在这种结构中，求和操作可能被替代或者省略，以达到特定的目的。
2. 数据处理：这个示例可能是针对特定类型的数据进行处理的，而这种数据处理方式不需要进行求和操作。例如，如果输入数据已经经过了某种形式的归一化或者标准化，那么求和操作可能不再必要。
3. 代码错误：这个示例可能存在代码错误或者遗漏，导致求和操作被意外地省略了。这种情况下，需要对代码进行仔细检查和调试，以确定问题的具体原因。

总之，根据提供的信息，无法确定为什么这个TensorFlow示例在激活函数之前没有求和。需要进一步的上下文信息或者代码分析来确定具体原因。