tf.global_variables_initializer()

tf.global_variables_initializer() 是 TensorFlow 中用来初始化全局变量的函数。使用这个函数可以将所有的全局变量设置为初始值，在运行模型之前调用这个函数是很重要的。

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详细一点介绍tf.global_variables_initializer

tf.global_variables_initializer 是 TensorFlow 中的一个函数，用于初始化全局变量。在 TensorFlow 中，变量必须先被定义，然后才能被使用。而在使用变量之前，需要对其进行初始化，否则会出现错误。tf.global_variables_initializer 可以自动初始化所有全局变量，包括 TensorFlow 中的变量和张量。这个函数会返回一个操作，当这个操作被执行时，所有的全局变量都会被初始化。

sess=tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer())

这段代码的作用是创建一个会话（Session）对象sess，并且运行tf.global_variables_initializer()操作，这个操作会对所有的全局变量（global variables）进行初始化。

在tensorflow中，变量（variable）是一种特殊的张量（tensor），它的值可以在计算过程中被改变。全局变量是指那些在计算图（computation graph）中定义的变量，它们的作用域（scope）是整个计算图，而不仅仅是在某个函数或者代码块中。在tensorflow中，全局变量的定义方式通常是：

import tensorflow as tf

# 定义一个全局变量
global_var = tf.Variable(0, name='global_var')

# 其他操作
...

在定义全局变量之后，我们需要使用tf.global_variables_initializer()操作来对它进行初始化，这个操作会返回一个操作（operation），我们需要在会话中运行这个操作才能对全局变量进行初始化。也就是说，在我们运行计算图之前，需要先创建一个会话对象sess，然后运行初始化操作，这样我们才能在计算图中使用这些全局变量。