tf.initialize_all_variables().run()

`tf.initialize_all_variables().run()` 是TensorFlow早期版本中用来初始化所有全局变量的方法。在TensorFlow 1.x版本中，`tf.global_variables()` 或 `tf.all_variables()` 会返回一个变量列表，这些变量需要先通过调用 `tf.initialize_all_variables()` 函数来设置初始值。这个过程通常在创建会话（`with tf.Session() as sess:`）之后执行，以便在后续训练过程中能正确地使用这些变量。

以下是一个简单的示例：

import tensorflow as tf

# 创建两个全局变量
state = tf.Variable(0.0, dtype=tf.float32)
one = tf.constant(1.0, dtype=tf.float32)
new_val = tf.add(state, one)
update = tf.assign(state, new_val)

# 初始化所有变量
init = tf.initialize_all_variables()

# 使用Session并运行初始化操作
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)  # 这一行就是`tf.initialize_all_variables().run()`的等价
    for _ in range(10):
        _, s = sess.run([update, state])
        print(s)

在上述代码中，`sess.run(init)` 将全局变量设置为它们定义时的初始值（在这种情况下，`state` 的初始值为0.0）。注意，在TensorFlow 2.x版本以后，推荐使用`tf.keras.layers.Layer`类来替代`tf.Variable`，并且`tf.global_variables()`已被弃用，建议使用`tf.trainable_variables()`或直接在模型实例上初始化。