python - 使用 numpy.array 初始化 tflearn

Question

我正在使用 tflearn 创建一个自动编码器，现在我想使用 RBM 的学习参数（np.array）初始化权重和偏差。

我尝试了以下方法：

w = tf.get_variable('w1', shape=(784, 256), initializer=tf.constant_initializer(w0))

为了

encoder = tflearn.fully_connected(encoder, 256, activation='sigmoid',
                                  weights_init=w, bias_init=b)

但我总是得到错误

ValueError: If initializer is a constant, do not specify shape.

如果我使用：

w = tf.get_variable('w1', initializer=tf.constant_initializer(w0))

我收到错误：

    ValueError: Shape of a new variable (w1) must be fully defined, but instead was <unknown>.

有人可以提出一些建议吗？