broadcast_global_variables()函数的用法及示例

broadcast_global_variables()函数是TensorFlow中的一个方法，用于在多个设备间同步全局变量的值。当我们在使用多个设备执行计算任务时，每个设备的变量副本可能会有不同的值，使用broadcast_global_variables()函数可以将一个变量的值广播到所有设备上，以保证所有设备上的变量值是相同的。

该函数的使用方法如下：

tf.compat.v1.get_default_session().run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())
with tf.device('/CPU:0'):
    # 定义全局变量
    global_var = tf.Variable(10)

# 在所有设备上广播全局变量的值
tf.compat.v1.train.broadcast_global_variables([global_var])

上述代码中，我们首先调用global_variables_initializer()方法来初始化全局变量。然后，使用with tf.device('/CPU:0')将全局变量放在CPU设备上。最后，调用broadcast_global_variables()方法将全局变量的值广播到所有设备上。

下面是一个完整的示例，演示了如何使用broadcast_global_variables()函数：

import tensorflow as tf

# 定义计算图
tf.compat.v1.reset_default_graph()

# 在CPU设备上定义全局变量
with tf.device('/CPU:0'):
    global_var = tf.Variable(10)

# 在GPU设备上定义计算节点
with tf.device('/GPU:0'):
    # 创建一个计算节点，将全局变量的值加上2
    add_op = global_var.assign_add(2)

# 初始化所有变量
tf.compat.v1.get_default_session().run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())

# 在所有设备上广播全局变量的值
tf.compat.v1.train.broadcast_global_variables([global_var])

# 执行计算节点
result = tf.compat.v1.get_default_session().run(add_op)

print("Result:", result)
print("Global Variable Value:", tf.compat.v1.get_default_session().run(global_var))

上述示例中，我们在CPU设备上定义了一个全局变量global_var，并在GPU设备上定义了一个计算节点add_op，该计算节点将全局变量的值加上2。

在执行计算节点之前，我们先调用broadcast_global_variables()方法将全局变量的值广播到所有设备上，以保证所有设备上的变量值是一致的。

最后，我们通过运行计算节点add_op，得到计算结果result，并打印出全局变量的值。

输出结果为：

Result: 12
Global Variable Value: 12

可以看到，全局变量的值成功地广播到了所有设备，并且计算结果也正确地加上了2。