Tensorflow错误：“张量必须来自与张量相同的图形...”

import tensorflow as tf

# 创建一个新的图
graph = tf.Graph()

# 在新的图中定义操作和张量
with graph.as_default():
    # 定义操作和张量
    input_tensor = tf.constant([1, 2, 3])
    output_tensor = tf.square(input_tensor)

# 在默认图中执行操作
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(output_tensor)
    print(result)

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 创建第一个图
graph1 = tf.Graph()

# 在第一个图中定义操作和张量
with graph1.as_default():
    input_tensor = tf.constant([1, 2, 3])
    output_tensor = tf.square(input_tensor)

# 创建第二个图
graph2 = tf.Graph()

# 在第二个图中定义操作
with graph2.as_default():
    # 将张量转换为numpy数组
    input_array = input_tensor.eval()
    # 将numpy数组转换为张量
    input_tensor2 = tf.constant(input_array)
    output_tensor2 = tf.add(input_tensor2, 1)

# 在默认图中执行操作
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(output_tensor)
    print(result)

    result2 = sess.run(output_tensor2)
    print(result2)