在TensorFlow（Python）中，当向图形中添加tf.train.RMSPropOptimizer时，是否需要初始化添加任何其他变量？如果是，我如何才能访问它们并手动初始化它们？ （我不想使用tf.global_variables_initializer）。换一种说法：
（1）如何确定使用哪个初始化程序？
（2）如何将initilizer op添加到图中，特别是这些变量？
编辑1：
我在这里指的是每当我添加tf.Variable时添加到图表中的任何新RMSPropOptimizer，以及它是如何初始化的（就像其他tf.Variable一样） 。我没有引用RMSPropOptimizer的构造函数中的参数（它们是模型的超参数）。
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在TensorFlow（Python）中，当向图形添加tf.train.RMSPropOptimizer时，是否需要初始化添加的任何其他变量？
是
如果是，我如何才能访问它们并手动初始化它们？ （我宁愿不使用tf.global_variables_initializer）。
来自文档：
tf.train.RMSPropOptimizer.__init__(learning_rate, decay=0.9, momentum=0.0, epsilon=1e-10, use_locking=False, centered=False, name='RMSProp')
至少有3个（decay，momentum和epsilon）。
换句话说：（1）如何决定使用哪个初始值设定项？
这个我没有一个好的答案 - 我在课堂上被告知“只是使用亚当”。总的来说这可能是一个很好的建议，但我想有些情况下其他人的工作会更好。这可能值得在网上搜索博客文章或调查报告或其他东西。
（2）如何将初始化器op添加到图中，特别是这些变量？
您可以将它们作为命名参数传递给构造函数。