使用tensorflow.python.ops.variables的global_variables_initializer()函数初始化全局变量

在TensorFlow中，变量是用来存储和更新模型参数的重要组成部分。全局变量表示在整个会话中都是可访问的，可以在模型训练、评估或推断期间共享和使用。因此，正确的初始化全局变量非常关键。

在TensorFlow中，可以使用tf.global_variables_initializer()函数来初始化全局变量。此函数会创建一个初始化操作，将所有全局变量的初始值设为默认值。全局变量初始化操作可以通过会话的run()方法执行。

下面是一个使用tf.global_variables_initializer()函数初始化全局变量的简单示例：

import tensorflow as tf

# 定义两个全局变量
var1 = tf.Variable(tf.ones(shape=(2, 2)), name='var1')
var2 = tf.Variable(tf.zeros(shape=(2, 2)), name='var2')

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

# 创建会话
with tf.Session() as sess:
    # 执行全局变量初始化操作
    sess.run(init_global_vars)
    
    # 在会话中访问和使用全局变量
    print(sess.run(var1))  # 输出：[[1. 1.], [1. 1.]]
    print(sess.run(var2))  # 输出：[[0. 0.], [0. 0.]]

在这个例子中，我们首先定义了两个全局变量var1和var2，var1初始值为全1矩阵，var2初始值为全0矩阵。然后，我们使用tf.global_variables_initializer()函数创建了一个全局变量初始化操作init_global_vars。接下来，在会话中运行sess.run(init_global_vars)来执行全局变量初始化操作。最后，我们通过sess.run(var1)和sess.run(var2)来获取在会话中全局变量的值，并打印输出。

需要注意的是，tf.global_variables_initializer()函数只初始化全局变量，而不初始化局部变量。局部变量通常是在操作中作为临时变量使用的，例如训练迭代次数等。如果需要初始化局部变量，可以使用tf.local_variables_initializer()函数。

总结起来，使用tf.global_variables_initializer()函数可以方便地初始化在整个会话中共享的全局变量。这是在TensorFlow中正确使用变量的重要步骤之一，确保模型参数处于正确的初始状态。