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。

相关问题

init = tf.global_variables_initializer() saver = tf.train.Saver() sess = tf.Session() sess.run(init)

这段代码实现了TensorFlow的模型初始化和保存。

首先，它使用tf.global_variables_initializer()函数初始化所有的全局变量。这个函数会返回一个操作（operation），用于初始化所有的全局变量。在这里，我们将这个操作称为"init"。

然后，它使用tf.train.Saver()函数创建一个Saver对象。这个对象用于保存和恢复TensorFlow模型的变量。

接着，它使用tf.Session()函数创建一个Session对象。这个对象是TensorFlow的核心执行引擎，用于执行计算图中的操作。

最后，它使用sess.run()函数执行"init"操作，以初始化所有的全局变量。同时，通过Saver对象，它可以将模型的变量保存到磁盘中，以便在之后的训练和预测中使用。

# 初始化 sess = tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer())这段代码含义

这段代码的含义是初始化 TensorFlow 中的全局变量，并创建一个新的 TensorFlow 会话。在 TensorFlow 中，变量需要通过会话进行初始化，才能被使用。tf.global_variables_initializer()是一个操作(op)，它会初始化所有未初始化的全局变量。sess.run()则是执行这个操作(op)，并将全局变量初始化。执行完这段代码后，就可以在会话中使用这些变量了。