Python 在TensorFlow图中初始化变量

我在TensorFlow中开始一个交互式会话，在定义了所有变量之后，我开始训练并评估网络

这两个命令之间的区别是什么：

tf.global\u variables\u initializer（）.run（）

sess.run（tf.initialize\u all\u variables（））

直到今天我才使用第二个命令，但最近我注意到第一个命令

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谢谢：）

这两条语句是等效的：都是，并返回一个

tf.操作

，当运行该操作时，将初始化模型中的全局变量。将操作传递给

sess.run（）

或调用

operation.run（）

在创建了

tf.InteractiveSession

或处于带有tf.Session（）的

块中时是等效的

tf.initialize\u all\u variables（）
函数已被弃用（并将从TensorFlow 1.0中删除），因为它的名称令人困惑：它不会初始化所有变量（即必须使用
tf.local\u variables\u initializer（）
单独初始化局部变量），并且不会立即初始化变量（相反，它返回一个您必须自己运行的操作）