Tensorflow变量不初始化

Question

我试图找出为什么在下面的两种方法，方法2将引发一个错误，当我尝试初始化变量在Tensorflow

import tensorflow as tf 
sess = tf.InteractiveSession() 

方法1

这种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2

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)) 

我接收方法2中的错误信息是：

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

Answer 1

第一（位置）参数来tf.get_variable是可变的name。所以，你的第二个代码相当于

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

尝试使用tf.Tensor作为变量的名称不工作（我很惊讶它没有给出一个错误更早）。

你或许要改为做

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