python之Tensorflow 变量不初始化

我正在尝试找出为什么在下面的两种方法中，方法 2 在我尝试初始化 Tensorflow 中的变量时抛出错误

import tensorflow as tf 
sess = tf.InteractiveSession() 

方法一

这个方法工作正常返回正确的输出

with tf.variable_scope('layer_1'): 
    W1 = tf.get_variable(name="weights1", shape=[3, 10], initializer=tf.zeros_initializer()) 
 
sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
 
print(sess.run(W1)) 

方法二

此方法会引发错误。

with tf.variable_scope('layer_2'): 
    W2 = tf.get_variable(tf.zeros(shape=[3, 10], name="weights2")) 
 
sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
 
print(sess.run(W2)) 

我收到的方法 2 的错误消息是:

TypeError: Expected float32, got 'layer_2/' of type 'str' instead. 

请您参考如下方法:

tf.get_variable 的第一个(位置)参数是变量的名称。所以你的第二个代码等同于

tf.get_variable(name=tf.zeros(shape=[3, 10], name="weights2")) 

尝试使用 tf.Tensor 作为变量名是行不通的(我很惊讶它之前没有给出错误)。

你也许想做

tf.Variable(tf.zeros(shape=[3, 10]), name="weights2")