为什么多次运行tf.global_variables_initializer()不会改变结果？
多次运行tf.global_variables_initializer()不会改变结果的原因是因为该函数只是对变量进行初始化操作，并不会改变变量的值。在TensorFlow中，变量的初始化只需要执行一次即可，之后再次运行该函数并不会对变量的值产生影响。
tf.global_variables_initializer()是一个操作（Operation），它会初始化所有的全局变量。在TensorFlow的计算图中，变量是一种特殊的操作，它们具有可训练的状态，并且在计算图中保持其值。当我们创建一个变量时，它的初始值是未定义的，需要通过运行tf.global_variables_initializer()来为变量赋予初始值。
在TensorFlow的计算图中，每个操作都有一个唯一的名称，并且可以通过名称来引用。当我们多次运行tf.global_variables_initializer()时，实际上是在执行同一个初始化操作，而不是重新初始化变量。因此，无论运行多少次，变量的值都不会改变。
需要注意的是，如果在多次运行tf.global_variables_initializer()之间对变量进行了赋值操作，那么变量的值会发生改变。但是仅仅运行tf.global_variables_initializer()本身，并不会改变变量的值。
总结起来，多次运行tf.global_variables_initializer()不会改变结果是因为该函数只是对变量进行初始化操作，并不会改变变量的值。
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