尝试在Tensorflow的密集层中使用未初始化的值

Question

我试图使用python中的tensorflow为GAN网络编写基类，然后通过Vanilla gan的实现将其子类化。

但是，当我使用以下功能构建发电机网络时：

def _build_generator(self,z):
 with tf.variable_scope("generator", reuse=tf.AUTO_REUSE, initializer=tf.random_normal_initializer):
  x = tf.layers.dense(z, 128, activation = tf.nn.relu)
  x = tf.layers.dense(x, 784)
  x = tf.nn.sigmoid(x)
return x 

我得到了错误：

  

尝试使用未初始化的值生成器/ dense_1 /内核            [[节点：generator / dense_1 / kernel / read = IdentityT = DT_FLOAT，_class = [“ loc：@ generator / dense_1 / kernel”]，_ device =“ / job：localhost /副本：0 / task：0 / device：CPU ：0“]]

在第二个致密层的行上

。如何解决此错误？