Python Tensorflow变量不会初始化

我试图找出为什么在下面的两种方法中，当我尝试在Tensorflow中初始化变量时，方法2会抛出错误

import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()

方法1

此方法可以很好地返回正确的输出

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

此方法会抛出一个错误

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.

到的第一个（位置）参数是变量的

名称

。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

作为变量名是行不通的（我很惊讶它之前没有给出错误）

你也许想改做

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