tensorflow细节---tf.Variable、tf.get_variable、tf.variable_scope以及tf.name_scope关系

tf.Variable、tf.get_variable的区别

tf.Variable、tf.get_variable、tf.variable_scope以及tf.name_scope关系
https://www.cnblogs.com/MY0213/p/9270864.html
（其中的几个观点：
1、tf.Variable、tf.get_variable的区别
2、tf.get_variable与tf.variable_scope配合实现reuse
3、tf.get_variable函数不受tf.name_scope的影响。）

TensorFlow入门（七） 充分理解 name / variable_scope
https://blog.youkuaiyun.com/Jerr__y/article/details/70809528

TensorFlow中的name_scope和variable_scope的使用
https://blog.youkuaiyun.com/qq_27825451/article/details/82349984
这篇文章中有tf.name_scope()、 tf.variable_scope()、分别与tf.Variable() 、tf.get_variable()组合使用的四种情况。

一、概要

• tf.name_scope() #主要是方便参数变量的“ 分组 ”和 “ 管理 ”，主要是结合tf.Variable()一起使用
  1）与tf.Variable()一起使用，给变量名加一个前缀
  2）与 tf.get_variable()一起使用，不会给其创建的变量带来任何影响（不会给变量加前缀）

• tf.variable_scope() #一方面也是可以实现变量的“ 分组 ”和“ 管理 ”； 另一方面在大大大部分情况下，跟 tf.get_variable() 配合使用，实现变量共享的功能
  1）与tf.Variable()一起使用，给变量名加一个前缀
  2）与 tf.get_variable()一起使用，也会给变量加前缀。

• tf.Variable() #创建一个全新的变量，如果变量同名，则在名称后自动递增。
  1)生成一个初始值为initial-value的变量，必须指定初始化值。
  2)与tf.name_scope()和tf.variable_scope()都可搭配，主要跟tf.name_scope()搭配
  3)创建同名变量：不管在tf.name_scope()、tf.variable_scope()里，还是没有任何命名管理空间时，创建同名变量(假设二者都为"myname")，会自动创建自动递增的变量名（如myname_1，myname_2）

• tf.get_variable() #用于创建共享变量。不能创建同名变量，只能共享同名变量。
  1）可以用各种初始化方法，不用明确指定值。
  2）tf.name_scope() 并不会对 tf.get_variable() 创建的变量有任何影响，不会给变量添加前缀。
  3）在name_scope中或者没有任何命名空间时，使用tf.get_variable() ,只能创建不同名的变量(同名变量会报错)
  4）在variable_scope中使用tf.get_variable() ,在不启用scope.reuse_variables()或者设置reuse=True的情况下，只能创建不同名的变量(同名变量会报错)
  5）在variable_scope中使用tf.get_variable() ,启用scope.reuse_variables()或者设置reuse=True，可以出现同名变量，但不是新建，而是共享同名变量。

共享同名变量的三种方式

使用同名变量是要进行相关的设置的。下面会有几种方式：
方式一：scope.reuse_variables() # 设置共享变量


方式二：reuse=True

方式三：直接指定前面的那个variable_scope