我似乎不明白为什么tf.contrib.layers.zeros_initializer()会给出一个恐怖

tf.contrib.layers.zeros_initializer() 是 TensorFlow 中的一个初始化器，用于将权重张量初始化为全零的张量。它可以在神经网络模型中用于初始化权重矩阵。

这个初始化器的概念很简单，它将所有权重初始化为零。这是因为在某些情况下，全零初始化可能是有用的，例如当我们希望将某些权重设置为零以实现稀疏性约束时。

然而，全零初始化的主要问题是，它会导致对称性问题。即使我们对权重进行微小的调整，模型中的每个神经元都会学习相同的特征，这样模型将无法充分表达数据的多样性。因此，全零初始化通常不适用于深度神经网络。

在实际应用中，通常会使用其他更好的初始化策略，如随机初始化。这些策略可以帮助网络更快地收敛并提高模型的表达能力。

关于 TensorFlow 的初始化器和权重初始化策略，你可以参考腾讯云的 TensorFlow 文档中的相关介绍： https://cloud.tencent.com/document/product/851/18256

请注意，以上答案仅供参考，具体的初始化策略和使用方式需要根据具体问题和模型来确定。