变量初始化必备：tensorflow.python.ops.variables中的global_variables_initializer()函数详细介绍

在TensorFlow中，变量（Variables）是一种持久化存储的tensor。每个变量都有一个相关的初始值，并且可以根据需要更改其值。在使用变量之前，我们需要对它们进行初始化，以确保它们在计算图中具有正确的初始值。

tf.global_variables_initializer()函数是TensorFlow中用于初始化所有全局变量的操作。这个操作会返回一个tf.Operation对象，当被执行时，会将所有全局变量的值初始化为它们的默认初始值。

下面是一个使用tf.global_variables_initializer()函数的简单例子：

import tensorflow as tf

# 创建两个变量
var1 = tf.Variable(42, name='my_var1')
var2 = tf.Variable([1.0, 2.0], name='my_var2')

# 初始化所有全局变量
init_op = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)
    # 在这里可以使用已经初始化的变量
    print(sess.run(var1))
    print(sess.run(var2))

在上面的例子中，我们首先创建了两个变量var1和var2，它们分别具有初始值42和[1.0, 2.0]。然后，我们使用tf.global_variables_initializer()函数创建了一个初始化操作init_op。最后，在一个tf.Session中运行这个操作，就可以将所有全局变量初始化为它们的默认初始值。

除了使用tf.global_variables_initializer()函数初始化全局变量，我们还可以通过tf.Variable.initializer属性来初始化特定的变量。例如：

import tensorflow as tf

# 创建一个变量
var = tf.Variable(42, name='my_var')

# 使用initializer属性初始化变量
init_op = var.initializer

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)
    # 在这里可以使用已经初始化的变量
    print(sess.run(var))

在上面的例子中，我们首先创建了一个变量var，具有初始值42。然后，我们使用var.initializer属性创建了一个初始化操作init_op。最后，在一个tf.Session中运行这个操作，就可以将变量var初始化为它的默认初始值。

总结来说，tf.global_variables_initializer()函数是TensorFlow中初始化所有全局变量的操作。它将所有全局变量的值初始化为它们的默认初始值。除了全局变量初始化操作，我们还可以使用变量的initializer属性来单独初始化特定的变量。这些初始化操作是在tf.Session中运行的，以确保变量在使用之前具有正确的初始值。