如何正确使用tensorflow.python.ops.variables的global_variables_initializer()方法

在TensorFlow中，global_variables_initializer()方法用于创建一个操作，用于初始化全局变量。它可以用于执行变量初始化操作，以确保所有全局变量都被适当地初始化。

使用global_variables_initializer()的一般步骤如下：

1. 导入所需的TensorFlow库和模块：

import tensorflow as tf

2. 创建并构建计算图：

# 创建变量
var1 = tf.Variable(tf.constant(2.0), name="var1")
var2 = tf.Variable(tf.constant(3.0), name="var2")

# 构建计算图
sum_var = tf.add(var1, var2, name="sum_var")

3. 初始化全局变量：

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

4. 创建会话Session并运行初始化全局变量操作：

with tf.Session() as sess:
    # 运行初始化全局变量操作
    sess.run(init_op)

下面是一个更完整的示例，介绍如何正确使用global_variables_initializer()方法：

import tensorflow as tf

# 创建变量
var1 = tf.Variable(tf.constant(2.0), name="var1")
var2 = tf.Variable(tf.constant(3.0), name="var2")

# 构建计算图
sum_var = tf.add(var1, var2, name="sum_var")

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

# 创建会话Session并运行计算图
with tf.Session() as sess:
    # 运行初始化全局变量操作
    sess.run(init_op)

    # 使用会话Session运行计算图
    result = sess.run(sum_var)
    print(result)  # 输出5.0

在这个例子中，我们首先创建了两个变量var1和var2，然后通过使用tf.add()函数将它们相加得到sum_var。接下来，我们创建了一个全局变量初始化操作init_op，并在会话中运行了这个操作。最后，我们使用会话执行计算图，并将结果打印出来。

需要注意的是，在使用global_variables_initializer()方法时，与之前不同，我们首先创建了变量，然后再初始化它们。这是因为在使用全局变量初始化操作之前，必须先创建变量。否则，会抛出错误。