初始化张量流中所有密集层的权重

Question

我已经建立了几个网络，它们的功能与此类似。有3个网络，所有网络都略有不同，并且根据配置文件具有动态数量的隐藏层。

def build_generator(self, z, y):
    inputs = tf.concat(axis=1, values=[z, y])
    layers = self.layer_sizes["g"]
    with tf.variable_scope('generator', initializer=self.initializer):
        dense = tf.layers.dense(inputs, layers[0], activation=tf.nn.relu)
        for nodes in layers[1:]:
            dense = tf.layers.dense(dense, nodes, activation=tf.nn.relu)
            dense = tf.layers.batch_normalization(dense)
        out = tf.layers.dense(dense, self.input_size,activation=tf.nn.tanh)
    return out

有一种简单的方法可以一次性初始化所有权重吗？