TensorFlow中使用global_variables_initializer()函数进行变量初始化的正确姿势

在TensorFlow中，可以使用global_variables_initializer()函数来初始化所有的全局变量。具体使用方法如下：

1. 导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf

2. 创建一个计算图（Graph）：

graph = tf.Graph()

3. 在这个计算图中定义一些变量：

with graph.as_default():
    # 创建一个变量
    var1 = tf.Variable(0, name="var1")
    # 创建另一个变量
    var2 = tf.Variable(1, name="var2")

4. 创建会话（Session）用于执行计算图中的操作：

with tf.Session(graph=graph) as sess:
    # 执行变量初始化操作
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    # 打印初始值
    print("var1:", sess.run(var1))
    print("var2:", sess.run(var2))

在上述示例中，我们首先创建了一个计算图。然后在这个计算图中定义了两个变量var1和var2，初始值分别为0和1。接下来，我们创建了一个会话，并通过sess.run函数执行了tf.global_variables_initializer()操作，该操作会初始化所有的全局变量。最后，我们打印出了两个变量的初始值。

需要注意的是，变量的初始化操作必须在会话中执行，否则会抛出异常。另外，global_variables_initializer()函数只会初始化全局变量，如果想要初始化局部变量，需要使用local_variables_initializer()函数。

总结起来，使用global_variables_initializer()函数进行变量初始化的正确姿势包括以下几个步骤：

1. 导入必要的库和模块。

2. 创建计算图。

3. 在计算图中定义变量。

4. 创建会话。

5. 执行变量初始化操作。

6. 打印变量的初始值或进行其他操作。

希望这个例子可以帮助你正确地使用global_variables_initializer()函数进行变量初始化。