global_variables_initializer() takes 0 positional arguments but 1 was given

这个报错通常是因为在调用 `tf.global_variables_initializer()` 函数时传入了一个不必要的参数。这个函数并不需要任何参数，因为它会自动初始化所有全局变量。

请检查你的代码，查看是否在调用 `tf.global_variables_initializer()` 时传入了参数。如果有，请将其删除。

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TypeError: global_variables_initializer() takes 0 positional arguments but 1 was given

这个错误通常出现在使用 TensorFlow 1.x 版本时。在 TensorFlow 2.x 版本中，`tf.compat.v1.global_variables_initializer()` 已经被移除。因此，你需要从 `tf.compat.v1` 模块中导入 `global_variables_initializer` 函数，并直接调用即可，不需要传入任何参数。示例代码如下：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()  # 禁用 TensorFlow 2.x 特性

# 定义一些变量
x = tf.Variable(1.0)
y = tf.Variable(2.0)

# 初始化所有变量
init_op = tf.global_variables_initializer()

# 运行初始化操作
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)

如果你使用的是 TensorFlow 2.x 版本，则可以直接使用 `tf.compat.v1.disable_v2_behavior()` 函数来禁用 TensorFlow 2.x 特性，然后直接调用 `tf.global_variables_initializer()` 函数即可。

global_variables_initializer

`global_variables_initializer`是TensorFlow中的一个函数，用于初始化所有全局变量。在TensorFlow程序中，变量并不是在声明时被初始化的，而是需要在运行图时才能被初始化。因此，在开始运行图之前，需要使用`global_variables_initializer`来初始化所有全局变量。

例如，以下代码使用`global_variables_initializer`来初始化所有变量：

import tensorflow as tf

# 定义变量
w = tf.Variable(tf.zeros([3, 3]))
b = tf.Variable(tf.zeros([3]))

# 初始化变量
init_op = tf.global_variables_initializer()

# 运行图
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)

在上面的代码中，我们使用`tf.Variable`定义了两个变量`w`和`b`，然后使用`global_variables_initializer`定义了一个初始化操作`init_op`。最后，在`Session`中运行`init_op`来初始化变量。