Я понял!Существует параметр kerner_initializer
.
И это решение
init_coef = np.array([1,2,3,4,5])[::-1]
init_coef = tf.initializers.constant(init_coef)
y = tf.layers.conv1d(inputs=tf.reshape(x,[1, len(x), 1]),
filters=1,
kernel_size=order,
padding='same',
kernel_initializer=init_coef)