GraphKeys
tf.GraphKeys包含所有graph collection中的标准集合名，有点像Python里的build-in fuction。
首先要了解graph collection是什么。
graph collection
在官方教程——图和会话中，介绍什么是tf.Graph是这么说的：
tf.Graph包含两类相关信息：
- 图结构。图的节点和边缘，指明了各个指令组合在一起的方式，但不规定它们的使用方式。图结构与汇编代码类似：检查图结构可以传达一些有用的信息，但它不包含源代码传达的的所有有用上下文。
- **图集合。**TensorFlow提供了一种通用机制，以便在
tf.Graph中存储元数据集合。tf.add_to_collection函数允许您将对象列表与一个键相关联(其中tf.GraphKeys定义了部分标准键)，tf.get_collection则允许您查询与键关联的所有对象。TensorFlow库的许多组成部分会使用它：例如，当您创建tf.Variable时，系统会默认将其添加到表示“全局变量(tf.global_variables)”和“可训练变量tf.trainable_variables)”的集合中。当您后续创建tf.train.Saver或tf.train.Optimizer时，这些集合中的变量将用作默认参数。
也就是说，在创建图的过程中，TensorFlow的Python底层会自动用一些collection对op进行归类，方便之后的调用。这部分collection的名字被称为tf.GraphKeys，可以用来获取不同类型的op。当然，我们也可以自定义collection来收集op。
常见GraphKeys
- GLOBAL_VARIABLES: 该collection默认加入所有的
Variable对象，并且在分布式环境中共享。一般来说，TRAINABLE_VARIABLES包含在MODEL_VARIABLES中，MODEL_VARIABLES包含在GLOBAL_VARIABLES中。 - LOCAL_VARIABLES: 与
GLOBAL_VARIABLES不同的是，它只包含本机器上的Variable，即不能在分布式环境中共享。 - MODEL_VARIABLES: 顾名思义，模型中的变量，在构建模型中，所有用于正向传递的
Variable都将添加到这里。 - TRAINALBEL_VARIABLES: 所有用于反向传递的
Variable，即可训练(可以被optimizer优化，进行参数更新)的变量。 - SUMMARIES: 跟Tensorboard相关，这里的
Variable都由tf.summary建立并将用于可视化。 - QUEUE_RUNNERS: the
QueueRunnerobjects that are used to produce input for a computation. - MOVING_AVERAGE_VARIABLES: the subset of
Variableobjects that will also keep moving averages. - REGULARIZATION_LOSSES: regularization losses collected during graph construction.
在TensorFlow中也定义了下面几个GraphKeys，但是它们not automatically populated。
- WEIGHTS
- BIASES
- ACTIVATIONS
使用TensorFlow的时候定义了变量之后还需要初始化之后才能使用，不然会报错：Attempting to use uninitialized value，下面介绍TensorFlow中常用的几种初始化操作
1、tf.global_variable_initializer
官方介绍地址：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/initializers/global_variables
用来初始化计算图中的全局的变量，全局变量是指创建的变量在tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES中，在使用Variable创建变量时默认是collections默认是tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES
if __name__ == "__main__":
v = tf.Variable(1)
c = tf.constant(2)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(v))
print(sess.run(c))
2、tf.initialize_all_variables
2017年3月2日之后使用global_variables_initializer()来代替tf.initialize_all_variables()。
3、tf.initialize_local_variables
初始化计算图中所有的局部变量，局部变量是指创建的变量在tf.GraphKeys.LOCAL_VARIABLES中，在使用saver的时候，局部变量是不存在在模型文件中的
if __name__ == "__main__":
a = tf.Variable(1,name="a",collections=[tf.GraphKeys.LOCAL_VARIABLES])
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.local_variables_initializer())
print(sess.run(a))
注意：在使用局部变量时必须使用tf.local_variables_initializer初始化器，在使用全局变量时必须使用tf.global_variables_initializer初始化器，不然会报tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value