详解tensorflow.python.ops.variables的global_variables_initializer()方法的用法

tensorflow.python.ops.variables.global_variables_initializer()方法用于初始化所有的全局变量。在TensorFlow中，变量需要显式地进行初始化，否则它们的值将是未定义的。global_variables_initializer()方法将返回一个操作，可以在会话中运行以初始化所有全局变量。

以下是global_variables_initializer()方法的使用示例：

import tensorflow as tf

# 定义两个变量
var1 = tf.Variable(42, name='var1')
var2 = tf.Variable(17, name='var2')

# 创建会话
sess = tf.Session()

# 初始化所有全局变量
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)

# 在会话中运行变量
print(sess.run(var1))  # 输出42
print(sess.run(var2))  # 输出17

# 关闭会话
sess.close()

在上面的示例中，我们首先使用tf.Variable()方法定义了两个变量var1和var2。然后，我们创建了一个会话sess，并使用global_variables_initializer()方法来初始化所有的全局变量。在会话中运行变量时，我们可以看到变量var1和var2已经被正确地初始化为42和17。

值得注意的是，global_variables_initializer()方法只能初始化全局变量，而不能初始化局部变量。如果需要初始化局部变量，则需要使用tf.local_variables_initializer()方法。

另外，还可以使用tf.Variable.initializer属性来初始化单个变量，如下所示：

import tensorflow as tf

# 定义一个变量
var = tf.Variable(42, name='var')

# 创建会话
sess = tf.Session()

# 初始化单个变量
var.initializer.run(session=sess)

# 在会话中运行变量
print(sess.run(var))  # 输出42

# 关闭会话
sess.close()

在这个例子中，我们创建了一个变量var，并使用var.initializer属性对其进行初始化。然后，在会话中运行变量时，可以看到它的值是42。

总之，global_variables_initializer()方法是用来初始化所有全局变量的，可以保证在会话中正确运行变量。