TensorFlow全局变量初始化函数global_variables_initializer()详细解析

在TensorFlow中，全局变量初始化函数global_variables_initializer()用于初始化全局变量，即会初始化所有可以训练的变量。这个函数会返回一个操作（operation），当执行这个操作时，全局变量将被初始化。

使用global_variables_initializer()时，需要将其作为Session的运行操作(run operation)来执行。下面是一个使用global_variables_initializer()的例子：

import tensorflow as tf

# 定义变量
a = tf.Variable(0, dtype=tf.float32)
b = tf.Variable(1, dtype=tf.float32)

# 定义操作
c = tf.add(a, b)
update_a = tf.assign(a, c)
update_b = tf.assign(b, c)

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

# 创建Session并执行初始化操作
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for _ in range(5):
        sess.run([update_a, update_b])
        print(sess.run([a, b]))

在上面的例子中，首先定义了两个变量a和b，分别初始化为0和1。然后定义了两个操作c、update_a和update_b。c是a和b的和，update_a和update_b是将c的值分别赋给a和b。接着使用global_variables_initializer()函数定义了一个init操作，用于初始化所有全局变量。

在创建Session并执行初始化操作init后，通过sess.run([update_a, update_b])来执行update_a和update_b操作，即将a和b的值更新为c的值。然后通过sess.run([a, b])来获取更新后的a和b的值，并打印出来。这个过程会重复执行5次。

需要注意的是，执行global_variables_initializer()并不会立即初始化变量，而是返回一个操作。要想真正执行初始化操作，需要在Session中使用sess.run()来运行这个操作。

总结来说，global_variables_initializer()是TensorFlow中用于初始化全局变量的函数。它可以初始化所有可以训练的变量，并返回一个操作。要想执行初始化操作，需要将这个操作作为Session的运行操作来执行。