深入探究tensorflow.python.ops.variables中的global_variables_initializer()函数的实现细节

global_variables_initializer()函数是TensorFlow中用于初始化全局变量的一个操作（operation）。它会将TensorFlow计算图中的所有全局变量初始化为它们的默认值。

下面我们来详细探究global_variables_initializer()函数的实现细节并给出一个使用例子。

## global_variables_initializer()的实现细节

在TensorFlow内部，global_variables_initializer()函数实际上是一个操作（operation）。

首先，它会遍历计算图中的所有变量（包括全局变量和局部变量），并记录下这些变量的引用。这个过程是通过调用tf.get_collection()函数并提供"variables"作为参数实现的。tf.get_collection()函数是一个用于获取指定集合中所有元素的方法，"variables"是TensorFlow默认使用的保存变量的集合名称。

然后，global_variables_initializer()函数会创建一个tf.variables_initializer()操作，这个操作用于将所选变量初始化为它们的默认值。

最后，global_variables_initializer()函数会返回一个操作（operation），当运行这个操作时，将会对计算图中的全局变量进行初始化。

## 使用示例

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 创建全局变量
global_var = tf.Variable(0, name="global_var")

# 创建局部变量
local_var = tf.Variable(0, name="local_var")

# 创建一个会话
with tf.Session() as sess:
    # 运行之前变量的值
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print("初始值")
    print("global_var:", sess.run(global_var))
    print("local_var:", sess.run(local_var))

    # 修改全局变量的值
    global_var_op = tf.assign(global_var, 10)
    sess.run(global_var_op)
    print("修改后的全局变量")
    print("global_var:", sess.run(global_var))  # 输出 10
    print("local_var:", sess.run(local_var))  # 输出 0

    # 使用global_variables_initializer()初始化变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print("使用global_variables_initializer()初始化变量")
    print("global_var:", sess.run(global_var))  # 输出 0
    print("local_var:", sess.run(local_var))  # 输出 0

在上面的示例中，我们首先创建了一个全局变量global_var和一个局部变量local_var。我们使用tf.Session()创建一个会话，并通过tf.global_variables_initializer()初始化所有变量。

在会话中，我们先输出初始的变量值，全局变量global_var的初始值为0，局部变量local_var的初始值也为0。

然后，我们通过tf.assign()修改了全局变量global_var的值为10。我们再次输出全局变量和局部变量的值，可以看到全局变量的值已经变为了10，而局部变量的值仍然为初始值0。

最后，我们使用tf.global_variables_initializer()再次初始化变量，并输出全局变量和局部变量的值，可以看到它们都恢复到了初始值。

这就是global_variables_initializer()函数的使用示例，通过这个函数，我们可以方便地初始化所有的全局变量，并保证它们的初始状态一致。