Tensorflow学习笔记-变量管理

一、深度学习变量的创建方法有两种tf.Variable()和tf.get_variable(),但两种是有区别的

1、tf.Variable()每次调用都是一个新的变量，没指定名称时，会默认加上名字，指定了名字，且连续调了两次，会自动给后面创建的变量的名字后面加后缀

2、tf.get_variables()创建变量时必须指定名字，如果连续两次调用，则会报变量已存在错误

二、创建变量时可以指定变量范围，由tf.name_scope()和tf.variable_scope()指定，在创建的变量名前加前缀，这两者也是由区别的

1、tf.name_scope()只对tf.Variable()有效，对tf.variable_scope()无效

2、tf.variable_scope()对tf.Variable()和tf.get_variable()均有效

三、变量共享

1、如果在一个方法中有tf.get_variable()创建的变量，如果连续调用，第二次会报变量已存在错误，为了共享变量名，需要在方法外加tf.variable_scope()指定变量范围

2、如果在一个方法内有重复的变量名，且是tf.get_variables()创建的变量，需要分别指定tf.variable_scope()变量范围

3、用tf.Variable()创建的变量可以用tf.name_scope()指定，也可以不指定，因为tf.Variable()对于重复的变量会自动加后缀