tensorflow中创建variable的2种方式

tf.Variable()：只要使用该函数，一律创建新的variable，如果出现重名，变量名后面会自动加上后缀

var:0
var_1:0
var_2:0

tf.get_variable()：如果变量存在，则共享以前创建的变量，如果不存在，则新创建一个变量

1，变量存在，但无法共享

2，变量不存在，但无法创建

tensorflow中的两种作用域

命名域(name scope)：通过tf.name_scope()来实现；
变量域（variable scope）：通过tf.variable_scope()来实现；可以通过设置reuse 标志以及初始化方式来影响域下的变量。
这两种作用域都会给tf.Variable()创建的变量加上词头，但是name scope不会给tf.get_variable()加上词头

所谓词头就是给变量名添加前缀

with tf.variable_scope('foo'):with tf.variable_scope('bar'):v = tf.get_variable('v',[1])print(v.name)assert v.name == 'foo/bar/v:0'

变量域（variable scope）

不设置reuse，tf.get_variable()不可共享，也不可能创建
reuse = True，可共享变量，但不可创建
reuse = tf.AUTO_REUSE，此时若未存在同名变量，则创建，若存在，则共享变量
插入 scope.reuse_variables() ：reuse设置为True，可共享，不可创建

with tf.variable_scope('foo'):v = tf.Variable('v',[1])with tf.variable_scope('foo'，reuse = True):v = tf.get_variable('v',[1])with tf.variable_scope('foo'):scope.reuse_variables()v = tf.get_variable('v',[1])with tf.variable_scope('foo',reuse = tf.AUTO_REUSE):v = tf.get_variable('v',[1])with tf.variable_scope('foo'):v = tf.Variable('v',[1])with tf.variable_scope('foo'，reuse = True):v = tf.Variable('v',[1])with tf.variable_scope('foo'):scope.reuse_variables()v = tf.Variable('v',[1])with tf.variable_scope('foo',reuse = tf.AUTO_REUSE):v = tf.Variable('v',[1])

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