要比较TensorFlow变量的.index文件和variables.data文件，可以使用TensorFlow的tf.train.list_variables()函数获取变量列表，并使用tf.train.load_variable()函数加载变量的值。然后，可以逐个比较变量的值或打印它们。

下面是一个代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义模型和变量
input_data = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])
weight = tf.Variable(tf.random_normal([10, 5]))
bias = tf.Variable(tf.zeros([5]))
output = tf.matmul(input_data, weight) + bias

# 保存模型
saver = tf.train.Saver()
save_path = './model.ckpt'
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    saver.save(sess, save_path)

# 比较.index文件和variables.data文件
reader = tf.train.NewCheckpointReader(save_path)
var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map()

for var_name, _ in var_to_shape_map.items():
    # 输出变量的名称和值
    print("Variable Name: ", var_name)
    print("Value from .index file: ", reader.get_tensor(var_name))
    
    # 加载变量的值
    var_value = tf.train.load_variable(save_path, var_name)
    print("Value from variables.data file: ", var_value)
    
    # 比较变量的值
    if tf.reduce_all(tf.equal(reader.get_tensor(var_name), var_value)):
        print("The values are equal.")
    else:
        print("The values are not equal.")

这段代码首先定义了一个模型，然后保存了模型的变量到model.ckpt文件。接下来，使用tf.train.NewCheckpointReader()函数读取.model.ckpt文件，获取变量列表和对应的形状。然后，使用tf.train.load_variable()函数加载变量的值，并与.index文件中的值进行比较。最后，打印出变量的名称、值，并判断两者是否相等。

注意：在运行代码之前，确保已经安装了TensorFlow。