如何在TF2.0中初始化`tf.Module`中的变量

在TF2.0中，可以通过以下步骤来初始化tf.Module中的变量：

导入必要的库：

import tensorflow as tf

创建一个继承自tf.Module的子类，并在构造函数中初始化变量：

class MyModule(tf.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModule, self).__init__()
        self.variable = tf.Variable(initial_value=tf.zeros(shape=(10,)), name='my_variable')

在上述代码中，我们创建了一个名为MyModule的子类，并在构造函数中使用tf.Variable来初始化一个名为variable的变量。

创建一个模块实例：

my_module = MyModule()

通过实例化MyModule类，我们创建了一个名为my_module的模块实例。

初始化模块中的变量：

tf.keras.backend.get_session().run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())

通过调用tf.compat.v1.global_variables_initializer()函数来初始化模块中的变量。需要注意的是，TF2.0中使用了tf.keras作为默认的高级API，因此我们使用tf.keras.backend.get_session().run()来运行初始化操作。

完整的代码示例如下：

import tensorflow as tf

class MyModule(tf.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModule, self).__init__()
        self.variable = tf.Variable(initial_value=tf.zeros(shape=(10,)), name='my_variable')

my_module = MyModule()
tf.keras.backend.get_session().run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())