举例说明

TensorFlow中的变量一般就是模型的参数。当模型复杂的时候共享变量会无比复杂。

官网给了一个case，当创建两层卷积的过滤器时，每输入一次图片就会创建一次过滤器对应的变量，但是我们希望所有图片都共享同一过滤器变量，一共有4个变量：conv1_weights,conv1_biases,conv2_weights, and conv2_biases。

通常的做法是将这些变量设置为全局变量。但是存在的问题是打破封装性，这些变量必须文档化被其他代码文件引用，一旦代码变化，调用方也可能需要变化。

还有一种保证封装性的方式是将模型封装成类。

不过TensorFlow提供了Variable Scope 这种独特的机制来共享变量。这个机制涉及两个主要函数：

在下面的代码中，通过tf.get_variable()创建了名称分别为weights和biases的两个变量。

但是我们需要两个卷积层，这时可以通过tf.variable_scope()指定作用域进行区分，如with tf.variable_scope("conv1")这行代码指定了第一个卷积层作用域为conv1，

在这个作用域下有两个变量weights和biases。

最后在image_filters这个作用域重复使用第一张图片输入时创建的变量，调用函数reuse_variables()，代码如下：

tf.get_variable()工作机制

tf.get_variable()工作机制是这样的：

当tf.get_variable_scope().reuse == False，调用该函数会创建新的变量

当tf.get_variable_scope().reuse == True，调用该函数会重用已经创建的变量

变量都是通过作用域/变量名来标识，后面会看到作用域可以像文件路径一样嵌套。

tf.variable_scope理解

tf.variable_scope()用来指定变量的作用域，作为变量名的前缀，支持嵌套，如下：

当前环境的作用域可以通过函数tf.get_variable_scope()获取，并且reuse标志可以通过调用reuse_variables()设置为True，这个非常有用，如下

作用域中的resuse默认是False，调用函数reuse_variables()可设置为True，一旦设置为True，就不能返回到False，并且该作用域的子空间reuse都是True。如果不想重用变量，那么可以退回到上层作用域，相当于exit当前作用域，如

一个作用域可以作为另一个新的作用域的参数，如：

不管作用域如何嵌套，当使用with tf.variable_scope()打开一个已经存在的作用域时，就会跳转到这个作用域。

variable scope的Initializers可以创递给子空间和tf.get_variable()函数，除非中间有函数改变，否则不变。

算子(ops)会受变量作用域(variable scope)影响，相当于隐式地打开了同名的名称作用域(name scope)，如+这个算子的名称为foo/add

除了变量作用域(variable scope)，还可以显式打开名称作用域(name scope)，名称作用域仅仅影响算子的名称，不影响变量的名称。另外如果tf.variable_scope()传入字符参数，创建变量作用域的同时会隐式创建同名的名称作用域。如下面的例子，变量v的作用域是foo，而算子x的算子变为foo/bar，因为有隐式创建名称作用域foo

注意： 如果tf.variable_scope()传入的不是字符串而是scope对象，则不会隐式创建同名的名称作用域。

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