什么时候必须在Tensorflow中初始化变量？

在TensorFlow中，必须在开始训练模型之前初始化变量。这是因为TensorFlow使用计算图来表示计算任务，变量的初始化实际上是在计算图中添加了一些操作，用于给变量赋初始值。

在TensorFlow中，变量通常用于存储模型的参数，例如权重和偏置。这些参数在训练过程中会不断更新，因此需要在训练开始之前将它们初始化为适当的值。

初始化变量的方法有多种，其中最常用的是使用tf.global_variables_initializer()函数来初始化所有的全局变量。这个函数会返回一个操作，当运行这个操作时，会将所有的全局变量初始化。

在训练模型之前，通常会先构建计算图，然后创建一个会话（Session）来运行计算图。在会话中运行tf.global_variables_initializer()操作，可以初始化所有的变量。

需要注意的是，如果在训练过程中需要保存和恢复模型，那么在恢复模型时不需要再次初始化变量，因为已经保存了它们的值。

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