使用tensorflow.python.ops.variables中的global_variables_initializer()函数进行全局变量初始化

global_variables_initializer()函数是TensorFlow中的一个操作，用于初始化全局变量。在TensorFlow中，变量必须被显式地初始化才能使用。global_variables_initializer()函数提供了一种方便的方法来初始化所有的全局变量。

使用global_variables_initializer()函数进行全局变量初始化的步骤如下：

1. 引入相关的模块：

import tensorflow as tf

2. 定义变量：

a = tf.get_variable(name='a', shape=[2, 3], initializer=tf.initializers.random_normal())
b = tf.get_variable(name='b', shape=[3, 4], initializer=tf.initializers.random_normal())

在这个例子中，我们定义了两个变量a和b，并且分别指定了它们的形状和初始化方法。

3. 初始化全局变量：

init = tf.global_variables_initializer()

使用global_variables_initializer()函数创建一个初始化操作init。

4. 运行初始化操作：

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

创建一个会话，并运行初始化操作init。这样就完成了全局变量的初始化。

完整的例子如下：

import tensorflow as tf

# 定义变量
a = tf.get_variable(name='a', shape=[2, 3], initializer=tf.initializers.random_normal())
b = tf.get_variable(name='b', shape=[3, 4], initializer=tf.initializers.random_normal())

# 初始化全局变量
init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    # 运行初始化操作
    sess.run(init)
    # 打印变量a和b的值
    print(sess.run(a))
    print(sess.run(b))

运行以上代码，可以看到变量a和b被成功地初始化，并打印了它们的值。

到这里，我们就完成了使用global_variables_initializer()函数进行全局变量初始化的使用例子。global_variables_initializer()函数在TensorFlow中非常常用，可以方便地批量初始化全局变量，避免手动为每个变量进行初始化的麻烦。在实际的TensorFlow程序中，我们经常会使用这个函数来初始化所有的变量，以确保在训练或推理过程中变量的初始值是合理的。