TensorFlow中的global_variables_initializer()函数使用指南

TensorFlow中的global_variables_initializer()函数用于初始化所有全局变量。在TensorFlow程序中，我们通常先定义图结构，然后创建会话并运行图结构中的操作。在运行图结构之前，需要对所有的变量进行初始化操作，这时就可以使用global_variables_initializer()函数。

global_variables_initializer()函数会返回一个操作(Operation)，当被运行时，可以初始化所有的全局变量。这个操作会将所有全局变量中的值设置为初始值。注意，只有在会话中运行这个操作，变量才会真正地被初始化。

下面是使用global_variables_initializer()函数的一个例子：

import tensorflow as tf

# 定义一个变量
var1 = tf.Variable(1, name="var1")
var2 = tf.Variable(2, name="var2")

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

with tf.Session() as sess:
    # 运行初始化操作
    sess.run(init_op)

    # 在会话中访问变量的值
    print(sess.run(var1)) # 输出：1
    print(sess.run(var2)) # 输出：2

在上面的例子中，我们定义了两个变量var1和var2，并给它们分别赋值为1和2。然后，我们创建了一个全局变量的初始化操作init_op，并在会话中运行这个操作。之后，我们可以在会话中通过sess.run()来访问变量的值。

在实际使用中，通常会定义更多的变量，并使用global_variables_initializer()函数来初始化它们。这样，在会话中运行这个操作，就可以保证所有的变量都被正确地初始化了。

需要注意的是，只有在初始化变量之后，它们才能真正地被使用。因此，在定义图结构的时候，一定要在使用任何变量之前，先进行变量的初始化。