tensorflow 重みの初期化方法

前提・実現したいこと

x,W1の行列積を求めバイアスb1を加えたものにreluを適用するグラフの構築

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
重みの初期値を分散0.01,平均0の正規分布で設定したいが方法がわからない。また、エラーの原因がわからない。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-15-48bc10e7b616> in <module>()
20 in_x=1
21
---> 22 h1=sess.run(y,feed_dict={x:in_x})
23 print(h1)
24

1 frames
/tensorflow-1.15.2/python3.6/tensorflow_core/python/client/session.py in _run(self, handle, fetches, feed_dict, options, run_metadata)
1154 'Cannot feed value of shape %r for Tensor %r, '
1155 'which has shape %r' %
-> 1156 (np_val.shape, subfeed_t.name, str(subfeed_t.get_shape())))
1157 if not self.graph.is_feedable(subfeed_t):
1158 raise ValueError('Tensor %s may not be fed.' % subfeed_t)

ValueError: Cannot feed value of shape () for Tensor 'Placeholder_10:0', which has shape '(?, 784)'

該当のソースコード

import tensorflow as tf
import numpy as np

#ネットワーク定義
x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
W1=tf.Variable(tf.random.uniform([784,1024],minval=0,maxval=1,dtype=tf.float32))
b1=tf.Variable(tf.zeros([1024]))
#行列計算
a=tf.matmul(x,W1)+b1
#活性化関数
y=tf.nn.relu(a)

sess=tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

#実行
in_x=np.array([[]])
for i in range(784):
in_x=1

h1=sess.run(y,feed_dict={x:in_x})
print(h1)

sess.close()