使用张量流中的get_variable对偏差进行零初始化

我正在修改的代码tf.get_variable用于权重变量和tf.Variable偏差初始化.经过一些搜索后,get_variable由于其在共享方面的可移植性,似乎总是应该受到青睐.因此,我尝试将偏差变量更改为get_variable但似乎无法使其工作.

原版的: tf.Variable(tf.zeros([128]), trainable=True, name="b1")

我的尝试: tf.get_variable(name="b1", shape=[128], initializer=tf.zeros_initializer(shape=[128]))

我得到一个错误,说不应该为常量指定形状.但删除形状然后抛出错误没有参数.

我很新,tf所以我可能误解了一些基本的东西.我在这里先向您的帮助表示感谢 :)

以下应该工作: tf.get_variable(name="b1", shape=[128], initializer=tf.zeros_initializer())