深入研究tensorflow.python.ops.variables中的global_variables_initializer()函数

global_variables_initializer()函数是TensorFlow中的一个操作，用于初始化所有全局变量。它返回一个操作(op)，用于初始化全部的可训练变量。

首先，我们需要了解一些背景知识。在TensorFlow中，变量是可以在图中持久化存储的tensor对象。全局变量是那些在使用tf.global_variables()函数时返回的变量集合。这些变量通常用于存储模型的参数。

global_variables_initializer()函数的作用是创建一个操作(op)，用于初始化所有全局变量。具体来说，这个操作将会初始化所有在计算图中定义的全局变量，并返回一个操作(op)，当运行这个操作(op)时，所有全局变量都将被初始化。

以下是一个使用global_variables_initializer()函数的示例：

import tensorflow as tf

# 定义一个全局变量
global_var = tf.Variable(tf.constant(0.0), name="global_var")

# 创建一个操作，用于初始化所有全局变量
init_op = tf.global_variables_initializer()

# 创建一个会话
with tf.Session() as sess:
    # 运行全局变量的初始化操作
    sess.run(init_op)
    
    # 打印全局变量的值
    print(sess.run(global_var))

上述例子中，我们首先定义了一个全局变量global_var，它的初始值为0.0。然后我们使用global_variables_initializer()函数创建了一个初始化操作init_op。接着，我们创建了一个会话，并在会话中运行了初始化操作init_op。最后，我们打印了全局变量global_var的值。

考虑到global_variables_initializer()函数只是返回一个初始化操作的引用，实际上我们也可以在会话中通过调用tf.Session.run()方法来运行这个初始化操作，代码如下所示：

import tensorflow as tf

# 定义一个全局变量
global_var = tf.Variable(tf.constant(0.0), name="global_var")

# 创建一个初始化操作
init_op = tf.global_variables_initializer()

# 创建一个会话
with tf.Session() as sess:
    # 运行变量的初始化操作
    sess.run(global_var.initializer)
    
    # 打印变量的值
    print(sess.run(global_var))

在上述例子中，我们创建了一个初始化操作init_op，并通过global_var.initializer引用了这个操作。接着，在会话中通过sess.run()方法运行了global_var的初始化操作。

无论是直接通过global_variables_initializer()函数创建初始化操作，还是通过变量的initializer属性引用初始化操作，最终的效果是一样的，即全局变量global_var被成功初始化。

总结而言，global_variables_initializer()函数是TensorFlow中一个方便的初始化全局变量的工具函数。通过它，我们可以在会话中运行一个初始化操作，来初始化计算图中定义的所有全局变量。