理解tensorflow.python.ops.variables中的global_variables_initializer()函数及其原理

global_variables_initializer()函数是TensorFlow中用来初始化全局变量的函数。在TensorFlow中，变量需要通过Variable类来创建，然后使用initialize_all_variables()函数将变量初始化。然而，在新版本的TensorFlow中，initialize_all_variables()函数已经被废弃，取而代之的是global_variables_initializer()函数。

global_variables_initializer()函数实际上是一个操作，用于初始化所有的全局变量。在TensorFlow计算图中，所有的节点和变量都被视为操作。全局变量是指所有在当前计算图中定义的变量，这些变量的作用域是整个计算图,而非局部区域。当我们创建了全局变量后，必须在使用之前通过global_variables_initializer()函数进行初始化。

下面是一个使用global_variables_initializer()函数的例子：

import tensorflow as tf

# 创建全局变量
x = tf.Variable(20, name='x')

# 变量初始化
init = tf.global_variables_initializer()

# 创建会话并运行初始化操作
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)

在上面的例子中，首先创建了一个全局变量x，并给它赋予初始值为20。然后，使用global_variables_initializer()函数创建一个操作init，该操作用于初始化所有的全局变量。最后，在会话中运行init操作，即可初始化全局变量。

global_variables_initializer()函数和其他TensorFlow操作一样，必须在会话中运行以产生实际的结果。通过将其与Session.run()函数结合使用，可以在TensorFlow计算图中的任何位置初始化全局变量。

值得注意的是，全局变量的初始化操作必须在所有其他操作之后进行，否则会导致错误。可以使用tf.Variable()函数在创建变量时指定它们的依赖关系，以确保在正确的时间初始化。例如：

import tensorflow as tf

# 创建全局变量
x = tf.Variable(10, name='x')
y = tf.Variable(20, name='y')

# 变量初始化
init = tf.global_variables_initializer()

# 创建会话并运行初始化操作
with tf.Session() as sess:
    # 在计算y之前先计算x
    sess.run(init)
    result = sess.run(y + x)
    print(result)

在上面的例子中，全局变量x和y都依赖于初始化操作。因此，必须首先运行初始化操作，然后才能计算y + x的结果。

总之，global_variables_initializer()函数是TensorFlow中用于初始化所有全局变量的操作。它必须在会话中运行，并且必须在所有其他操作之后进行。它可以通过Session.run()函数调用，以在TensorFlow计算图中的任何位置进行初始化。