tensorflow之variable

tensorflow中的variable令人迷糊。它与python的变量是何关系？请看文档的定义。

A variable maintains state in the graph across calls to run(). You add a variable to the graph by constructing an instance of the class Variable.

在graph中交叉调用run时,variable用来维持其状态。通俗地说，通过variable，可以在多次运行时，保存graph的状态。比如，训练模型时，每一个模型的参数需要在训练更新后保存下来，供下一次使用，模型参数有可以利用 variable来定义。

python的变量和其他语言类似，指程序段运行时的临时值，它有作用域，一般有局部作用域、全局作用域等。variable有点类似全局作用域的变量。函数内部定义的python变量属于局部作用域变量，当函数执行完毕，该变量不复存在，下次调用该函数时，无法取得变量上次的值。（c++的静态变量可以保存变量的上次调用值）

tensorflow的变量共享又是什么梗？

在一个函数内定义的variable,如果另一个函数想访问，那就需要变量共享的支持了。那变量共享是如何做到的呢，可以想象成variable是定义在graph范围的变量，在同一个图中实现共享。