Python tensorflow无法初始化某些变量

我使用以下代码初始化tensorflow中的一些变量。令我惊讶的是，我得到的变量“V”是一个空列表，而其他变量是合理的数字。只有当我对

权重的代码进行注释时，我才能得到“V”的值

我是tensorflow的新手。我把事情搞砸了吗

代码：

产出：

{'W': [array([[ 0.87929118, -1.52028453, -0.25481933, -0.0707642 ,  0.21771625],
   [-0.46657208, -0.08346261,  0.18036443, -0.75888193,  0.41950777],
   [-0.7241388 ,  0.08610565, -0.6172654 , -0.40768555,  0.24912448],
   [ 0.38304791, -0.16632535,  1.0700382 , -0.06679908, -0.68657762]], dtype=float32), array([[-0.37793589, -0.14964254, -0.56092912],
   [-0.18630502, -0.31269881,  0.25770813],
   [-0.12167504, -0.20703614, -0.06239036],
   [ 0.35287923, -0.67617333, -0.01133266],
   [ 0.24189886, -0.34389392,  0.0007165 ]], dtype=float32)]}
{'V': []}
{'beta': [array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.], dtype=float32), array([ 0.,  0.,  0.], dtype=float32)]}
{'gamma': [array([ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.], dtype=float32), array([ 1.,  1.,  1.], dtype=float32)]}

我使用的是python 3.5.4中的tensorflow 1.2.1，没有GPU

谢谢您的帮助。
这是因为
zip
返回一个迭代器，您只能对它进行一次迭代

您可以制作一个zip列表并使用它

shapes = list(zip(layer_sizes[:-1], layer_sizes[1:]))

shapes = list(zip(layer_sizes[:-1], layer_sizes[1:]))