这是TensorFlow网站上的教程代码，

1. 谁能帮忙解释什么global_step意思？

   我在Tensorflow网站上发现，全局步骤用于计数训练步骤，但我不太清楚其确切含义。

2. 另外，设置时数字0是什么意思global_step？

    def training(loss,learning_rate):
        tf.summary.scalar('loss',loss)
        optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)
        
        # Why 0 as the first parameter of the global_step tf.Variable?
        global_step = tf.Variable(0, name='global_step',trainable=False)

        train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=global_step)
    
        return train_op

根据Tensorflow doc global_step：在变量已更新后增加1。这是否意味着一次更新global_step变为1？

global_step指图表中看到的批次数。每次提供一批时，权重都会朝着使损失最小化的方向进行更新。global_step只是跟踪到目前为止看到的批次数量。在minimize()参数列表中传递变量时，变量将增加一。看一看optimizer.minimize()。

您可以global_step使用获取值tf.train.global_step()。实用的方法tf.train.get_global_step或也很方便tf.train.get_or_create_global_step。

0 是在这种情况下全局步骤的初始值。

在下面显示一个生动的示例：

码：

train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=LEARNING_RATE).minimize(loss_tensor,global_step=tf.train.create_global_step())
with tf.Session() as sess:
    ...
    tf.logging.log_every_n(tf.logging.INFO,"np.mean(loss_evl)= %f at step %d",100,np.mean(loss_evl),sess.run(tf.train.get_global_step()))

相应的打印

INFO:tensorflow:np.mean(loss_evl)= 1.396970 at step 1
INFO:tensorflow:np.mean(loss_evl)= 1.221397 at step 101
INFO:tensorflow:np.mean(loss_evl)= 1.061688 at step 201

所述global_step Variable横跨任务训练期间保持的步骤的总数（每个步骤指数将仅发生在单一任务）。

所创建的时间表global_step可帮助我们分别从每个任务中了解自己在宏伟计划中的位置。例如，可以global_step在Tensorboard上绘制损耗和精度。

有些网络（例如GAN）可能需要两个（或更多）不同的步骤。用WGAN规范训练GAN要求区分器（或批评者）D上的步骤比生成器G上执行的步骤更多。在这种情况下，声明不同的global_steps变量很有用。

例如：（G_loss和D_loss是所述发电机和所述鉴别器的损失）

G_global_step = tf.Variable(0, name='G_global_step', trainable=False)
D_global_step = tf.Variable(0, name='D_global_step', trainable=False)

minimizer = tf.train.RMSPropOptimizer(learning_rate=0.00005)

G_solver = minimizer.minimize(G_loss, var_list=params, global_step=G_global_step)
D_solver = minimizer.minimize(D_loss, var_list=params, global_step=D_global_step)