tf.contrib.layers.xavier_initializer()转为TensorFlow2的代码

在TensorFlow 2中，`tf.contrib`模块已经被移除了，因此 `tf.contrib.layers.xavier_initializer()` 不能再使用。

你可以使用`tf.keras.initializers.GlorotUniform()`来代替`tf.contrib.layers.xavier_initializer()`。Glorot初始化器是Xavier初始化器的变体，也称为Glorot均匀初始化器。

以下是使用Glorot初始化器的示例代码：

import tensorflow as tf

initializer = tf.keras.initializers.GlorotUniform()

你可以将`GlorotUniform()`作为参数传递给`tf.keras.layers.Dense()`中的`kernel_initializer`参数，以使用该初始化器来初始化Dense层的权重：

import tensorflow as tf

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