當(dāng)我們訓(xùn)練自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，無(wú)一例外的就是都會(huì)加上一句 sess.run(tf.global_variables_initializer()) ，這行代碼的官方解釋是 初始化模型的參數(shù)。那么，它到底做了些什么？

一步步看源代碼：（代碼在后面）

global_variables_initializer 返回一個(gè)用來(lái)初始化 計(jì)算圖中 所有g(shù)lobal variable的 op。
這個(gè)op 到底是啥，還不清楚。
函數(shù)中調(diào)用了 variable_initializer() 和 global_variables()
global_variables() 返回一個(gè) Variable list ，里面保存的是 gloabal variables。
variable_initializer() 將 Variable list 中的所有 Variable 取出來(lái)，將其 variable.initializer 屬性做成一個(gè) op group。
然后看 Variable 類的源碼可以發(fā)現(xiàn)， variable.initializer 就是一個(gè) assign op。
所以： sess.run(tf.global_variables_initializer()) 就是 run了 所有g(shù)lobal Variable 的 assign op，這就是初始化參數(shù)的本來(lái)面目。

def global_variables_initializer():
"""Returns an Op that initializes global variables.
Returns:
An Op that initializes global variables in the graph.
"""
return variables_initializer(global_variables())

def global_variables():
"""Returns global variables.
Returns:
A list of `Variable` objects.
"""
return ops.get_collection(ops.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES)

def variables_initializer(var_list, name="init"):
"""Returns an Op that initializes a list of variables.
Args:
var_list: List of `Variable` objects to initialize.
name: Optional name for the returned operation.

Returns:
An Op that run the initializers of all the specified variables.
"""
if var_list:
return control_flow_ops.group(*[v.initializer for v in var_list], name=name)
return control_flow_ops.no_op(name=name)
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class Variable(object):
def _init_from_args(self, ...):
self._initializer_op = state_ops.assign(
self._variable, self._initial_value,
validate_shape=validate_shape).op
@property
def initializer(self):
"""The initializer operation for this variable."""
return self._initializer_op
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作者：ke1th
來(lái)源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/78291545
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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的tensorflow学习笔记（四十五）：sess.run(tf.global_variables_initializer()) 做了什么？的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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