tf.variable_creator_scope(scope)

在TensorFlow 2中，`tf.variable_creator_scope(scope)`已被弃用。如果你需要在TensorFlow 2中使用类似的功能，可以使用`tf.keras.utils.get_custom_objects()`和`tf.keras.utils.register_keras_serializable()`。

以下是使用`tf.keras.utils.get_custom_objects()`和`tf.keras.utils.register_keras_serializable()`的示例代码：

import tensorflow as tf

class MyInitializer(tf.keras.initializers.Initializer):
    def __init__(self):
        super(MyInitializer, self).__init__()

    def __call__(self, shape, dtype=None):
        return tf.random.normal(shape, dtype=dtype)

    def get_config(self):
        return {}

tf.keras.utils.get_custom_objects()['MyInitializer'] = MyInitializer
tf.keras.utils.register_keras_serializable('MyInitializer')(MyInitializer)

# 使用 MyInitializer 作为权重初始化器
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', kernel_initializer='MyInitializer'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

在上面的代码中，我们首先定义了一个自定义的初始化器 `MyInitializer`，然后使用`tf.keras.utils.get_custom_objects()`将其注册到Keras的全局对象字典中。接下来，我们使用`tf.keras.utils.register_keras_serializable()`将其注册为可序列化的对象，以便可以将其保存到SavedModel中。最后，我们可以使用 `MyInitializer` 作为Dense层的权重初始化器。

请注意，如果只是想简单地使用一个自定义初始化器，不需要将其注册为可序列化的对象，你可以直接将其传递给`kernel_initializer`参数。例如：

import tensorflow as tf

class MyInitializer(tf.keras.initializers.Initializer):
    def __init__(self):
        super(MyInitializer, self).__init__()

    def __call__(self, shape, dtype=None):
        return tf.random.normal(shape, dtype=dtype)

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', kernel_initializer=MyInitializer()),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])