指定权重初始化器引发错误：无法解释初始化器标识符：0。

这个问题通常是由于在指定权重初始化器时使用了不正确的标识符引起的。例如，将标识符设置为0会导致此错误。要解决这个问题，可以使用正确的标识符或使用另一种初始化方法，如随机初始化。

以下是使用随机初始化的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义网络结构
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 随机初始化权重
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

在这个示例中，我们定义了一个具有两个密集层的神经网络。使用随机初始化，不需要指定权重初始化器，Keras会自动为每个层选择一个适当的初始化器。然后，我们使用Adam优化器和交叉熵损失函数来编译模型，并使用准确度指标评估模型性能。

请注意，如果您仍然需要在代码中指定权重初始化器，请确保使用正确的标识符，并根据您的具体情况进行选择。