我刚开始从pytorch到tensorflow的转换，在设计残差块时遇到了一些问题，我有一个残差组，包含了很多残差块，每个ack块包含了两个自定义层，我很困扰如何定义每层call（）函数中需要作为操作一部分的变量。

我尝试使用self.W = tf.Vaiable（）来定义变量，但是这样，当我初始化剩余单元组时，self.W将不断被覆盖，当我尝试使用self.W在每一层的调用函数中提取该参数时，我得到None。
在pytorch中，我可以简单地使用register_parameters定义init中的变量，并使用self.W在forward函数中提取它。
任何熟悉tensorflow 的人都可以帮助我吗？谢谢。