在TensorFlow的世界里，变量的定义和初始化是分开的，所有关于图变量的赋值和计算都要通过tf.Session的run来进行。想要将所有图变量进行集体初始化时应该使用tf.global_variables_initializer。
一.with tf.Graph().as_default()
该函数用于得到传递进来的真实的训练样本。同时也可以理解为形参，用于定义过程，在执行的时候再赋具体的值。（相当于首先定义一个容器，包含容量、size等信息，真正调用的时候再往容器里面注入东西）
六、tf.summary.histogram
- TensorFlow学习－－tf.summary.histogram与直方图仪表板/tensorboard_histograms
- tf.summary.scalar()和tf.summary.histogram
tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值，主要用作降维或者计算tensor（图像）的平均值。
九、slim.get_model_variables()
https://blog.csdn.net/weixin_36670529/article/details/99718633
https://blog.csdn.net/Arctic_Beacon/article/details/84643664
十、slim.assign_from_checkpoint_fn
返回一个函数，它从checkpoint文件读取变量值并分配给给特定变量。如果ignore_missing_vars为True，并且在检查点中找不到变量，则返回None。
十一、tf.matmul() 和tf.multiply() 的区别
tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘；
tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。
十二、tf.ConfigProto()详解
tf.ConfigProto()主要的作用是配置tf.Session的运算方式，比如gpu运算或者cpu运算
https://blog.csdn.net/qq_31261509/article/details/79746114
https://www.cnblogs.com/chenzhen0530/p/10623856.html
十四、sess.run(tf.global_variables_initializer())
此函数是初始化模型的参数
sess.run(tf.global_variables_initializer())
tf.global_variables_initializer()什么时候用？