理解tensorflow.python.ops.variables的global_variables_initializer()函数及其作用

TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，提供了一种灵活而高效的方式来构建和训练各种深度学习模型。在 TensorFlow 中，变量被用来存储、更新和共享模型的参数。tf.Variable 类是 TensorFlow 中表示变量的主要方式。然而，创建变量并不意味着它们真正被初始化了，而 global_variables_initializer() 函数则用于初始化所有的变量。

global_variables_initializer() 函数是 TensorFlow 的一个操作，它返回一个初始化所有全局变量的操作。这意味着，当我们创建一个变量时，它的初始值是未定义的，在使用它前必须先进行初始化。这个初始化过程是通过运行 global_variables_initializer() 操作来完成的。

作用：

global_variables_initializer() 的作用是初始化所有的全局变量，确保它们可以被正确地使用。在 TensorFlow 的会话 Session 中运行 global_variables_initializer() 操作，会自动初始化所有的全局变量。

使用例子：

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

import tensorflow as tf

# 创建变量

x = tf.Variable(1.0)

y = tf.Variable(2.0)

# 加法操作

z = x + y

# 创建会话

sess = tf.Session()

# 初始化所有变量

sess.run(tf.global_variables_initializer())

# 输出计算结果

print(sess.run(z))

在这个例子中，我们创建了两个变量 x 和 y，然后对它们进行加法操作，将结果保存在变量 z 中。在创建会话并进行计算前，我们调用了 global_variables_initializer() 函数对所有变量进行初始化。然后通过运行会话中的 sess.run(z) 来获取计算结果，并将其打印输出。

需要注意的是，当我们创建变量时没有指定初始值，所以在使用变量前必须先进行初始化。如果我们尝试直接输出变量 z 的值而没有初始化变量，会抛出一个异常，提示我们先进行初始化。

总结：

global_variables_initializer() 函数是 TensorFlow 中用于初始化所有全局变量的操作。在创建变量后调用 global_variables_initializer() 函数，在会话 Session 中运行这个操作，可以保证所有变量都被正确地初始化。这样，我们就可以在会话中使用这些变量进行计算和训练。