tf.global_variables_initializer（）在后台做什么？

tf.global_variables_initializer（）在后台做什么？

TensorFlow
API的一节非常短

tf.global_variables_initializer

。它只是提到：

这只是的快捷方式

variable_initializer(global_variables())

。

将其跟踪到

tf.variables_initializer

，我们可以看到此函数的用法如下：

tf.variables_initializer(var_list, name='init')

这意味着我们正在implitcitly传递

tf.global_variables

作为

var_list

成

tf.variables_initializer

。如果在调用之前没有定义任何变量

tf.global_variables_initializer

，

var_list

则本质上为空。下面的代码说明了这一点：

import tensorflow as tfwith tf.Graph().as_default():  # Nothing is printed  for v in tf.global_variables():    print v  init_op = tf.global_variables_initializer()  a = tf.Variable(0)  b = tf.Variable(0)  c = tf.Variable(0)  # 3 Variables are printed here  for v in tf.global_variables():    print v  with tf.Session() as sess:    sess.run(init_op)    print sess.run(a)

输出的3个变量是这样的：

<tf.Variable 'Variable:0' shape=() dtype=int32_ref><tf.Variable 'Variable_1:0' shape=() dtype=int32_ref><tf.Variable 'Variable_2:0' shape=() dtype=int32_ref>

像上面那样运行上面的代码会导致错误：

Attempting to use uninitialized value

交换位置

init_op

后

a b c

：

  a = tf.Variable(0)  b = tf.Variable(0)  c = tf.Variable(0)  init_op = tf.global_variables_initializer()

将使其工作。