深入解读tensorflow.python.ops.variables中的global_variables_initializer()函数的功能与用法

global_variables_initializer()是TensorFlow中的一个函数，用于创建一个操作，该操作可以用来初始化所有全局变量。

在TensorFlow中，变量是在计算图中表示可训练参数的对象。为了使用变量，我们首先需要将它们初始化为一个合适的初始值。通常情况下，我们可以使用tf.global_variables_initializer()操作来完成这个初始化过程。

使用global_variables_initializer()函数非常简单，只需要在构建完计算图后，在运行计算图之前，将该操作添加到计算图中即可。

下面是一个使用global_variables_initializer()函数的示例：

import tensorflow as tf

# 创建两个全局变量
a = tf.Variable(1.0)
b = tf.Variable(2.0)

# 定义一个操作
c = tf.add(a, b)

# 创建初始化操作
init = tf.global_variables_initializer()

# 创建会话并运行计算图
with tf.Session() as sess:
    # 运行初始化操作
    sess.run(init)
    
    # 运行计算图中的操作
    result = sess.run(c)
    print(result)

在以上示例中，我们首先创建了两个全局变量a和b，然后定义了一个操作c，该操作是将a和b相加。接着，我们通过tf.global_variables_initializer()函数创建了一个初始化操作init。最后，在运行计算图之前，我们运行了初始化操作，然后再运行了操作c，得到了结果3.0。

需要注意的是，global_variables_initializer()函数只会初始化全局变量，即使用tf.Variable()创建的变量。如果我们使用的是tf.get_variable()创建的变量，那么这些变量将默认由其他的操作来初始化。

此外，global_variables_initializer()函数只会创建一个初始化操作，但是可以在计算图中多次调用该操作以实现多次初始化。

总结起来，global_variables_initializer()函数用于创建一个将所有全局变量初始化的操作，并在运行计算图之前调用该操作。这样，就能确保在使用全局变量之前，所有的变量都已经被正确初始化了。