TensorFlow中的global_variables_initializer()方法简介

在TensorFlow中，global_variables_initializer()是一个用于初始化所有全局变量的操作。全局变量是那些在计算图中被创建的变量，而不是通过某个特定操作的输出来创建的变量。

global_variables_initializer()的返回值是一个操作（operation），它会初始化所有全局变量。该操作必须在会话（session）中被执行，才能实际对全局变量进行初始化。

下面是一个使用global_variables_initializer()的简单例子：

import tensorflow as tf

# 定义两个全局变量
var1 = tf.Variable(0)
var2 = tf.Variable(1)

# 初始化所有全局变量
init_op = tf.global_variables_initializer()

# 创建会话
with tf.Session() as sess:
    # 运行初始化操作
    sess.run(init_op)
    
    # 打印初始化后的全局变量
    print(sess.run(var1))
    print(sess.run(var2))

在这个例子中，我们定义了两个全局变量var1和var2，并通过global_variables_initializer()初始化它们。然后我们创建一个会话，并在会话中运行初始化操作。最后，我们通过sess.run()来获取var1和var2的值，并打印出来。

在执行以上代码后，输出结果将是0和1，这是因为我们定义了var1的初始值为0，var2的初始值为1。

需要注意的是，global_variables_initializer()只会初始化全局变量。如果你定义了局部变量，你需要自行初始化它们。

global_variables_initializer()方法的使用场景一般是在训练神经网络模型时，初始化模型的权重和偏置变量。这样，在训练过程中，每次迭代都可以从初始状态开始更新这些变量的值。

另外，如果你只想初始化部分全局变量，而不是全部，你可以使用tf.variables_initializer()方法来指定要初始化的变量。这个方法接收一个变量列表作为参数，只初始化列表中的全局变量。

总结起来，global_variables_initializer()是TensorFlow中用于初始化全局变量的方法。它返回一个操作，将在会话中运行以初始化全局变量。在使用该方法时，需要注意是否需要初始化的全局变量和局部变量。