python中错误TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'shape'

学习TensorFlow遇到的问题：

1 如何在不同计算图上定义和使用变量

书上代码：

import tensorflow as tfg1 = tf.Graph()
with g1.as_default():#在计算g1中定义变量“v”，并设置初始值为0。v = tf.get_variable("v", initializer=tf.zeros_initializer(shape=[1]))
g2 = tf.Graph()
with g2.as_default():#在计算图g2中定义变量"v"，并设置初始值为1.v=tf.get_variable("v", initializer=tf.ones_initializer(shape=[1]))#在计算图g1中读取变量“v”的取值。
with tf.Session(graph=g1) as sess:#tf.initialize_all_variables().runtf.global_variables_initializer().run()with tf.variable_scope("",reuse=True):#在计算图g1中，变量“v”的取值应该为0，所以下面这行会输出[0.]print(sess.run(tf.get_variable("v")))#在计算图g2中读取变量”v“的取值
with tf.Session(graph=g2) as sess:tf.initialize_all_variables().run()with tf.variable_scope("",reuse=True):#在计算图g2中，变量”v“的取值应该为1，所以下面这行会输出[1.]print(sess.run(tf.get_variable("v")))

报错：

故在网上找了原因：

参考博客https://blog.csdn.net/MissXy_/article/details/78597498

了解到是由于python版本的问题

错误更改：

v = tf.get_variable("v", shape=[1], initializer=tf.zeros_initializer)

虽然输出了结果但是会有警告如下图：

警告更改：

tf.global_variables_initializer().run()

参照博客下面的评论了解到是由于新版tf.zeros_initializer和ones_initializer后面需要加括号

tf.get_variable(“v”,initializer=tf.zeros_initializer(shape=[1]))

改为：

v = tf.get_variable(“v”,initializer=tf.zeros_initializer( )(shape=[1]))

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