TensorFlow写的神经网络不work的原因

for epoch in range(training_steps):
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variable_initializer())
        sess.run(train_op)
        if epoch % 100 == 0 :
            print(sess.run([loss]))

上述代码写后，trian loss 和 valid loss 一致都不怎么变化，好像神经网络完全没有在训练一样。这是因为每训练一次后，weight和bias都被重新初始化了。

# 正确方法
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variable_initializer())
    for epoch in range(training_steps):
        sess.run(train_op)
        if epoch % 100 = 0:
            print(sess.run([loss]))