tf.Variable的參數(shù)列表為tf.Variable(name=None, initial_value, validate_shape=True, trainable=True, collections=None)瞭郑，返回一個(gè)由initial_value創(chuàng)建的變量
tf.get_variable的參數(shù)列表為tf.get_variable(name, shape=None, initializer=None, dtype=tf.float32, trainable=True, collections=None)注服，如果已存在參數(shù)定義相同的變量鸠窗，就返回已存在的變量颁糟，否則創(chuàng)建由參數(shù)定義的新變量颜启。
所以tf.get_variable創(chuàng)建變量時(shí)，會(huì)進(jìn)行變量檢查试疙，當(dāng)設(shè)置為共享變量時(shí)（通過(guò)scope.reuse_variables()或tf.get_variable_scope().reuse_variables()）柳弄，檢查到第二個(gè)擁有相同名字的變量，就返回已創(chuàng)建的相同的變量两蟀；如果沒(méi)有設(shè)置共享變量网梢，則會(huì)報(bào)[ValueError: Variable varx alreadly exists, disallowed.]的錯(cuò)誤。而tf.Variable()創(chuàng)建變量時(shí)垫竞，name屬性值允許重復(fù)澎粟，檢查到相同名字的變量時(shí)，由自動(dòng)別名機(jī)制創(chuàng)建不同的變量欢瞪。
例如：
with tf.name_scope('name_scope_1'):
var1 = tf.get_variable(name='var1', shape=[1], initializer=None, dtype=tf.float32)
var2 = tf.Variable(name='var2', initial_value=[1], dtype=tf.float32)
var21 = tf.Variable(name='var2', initial_value=[2], dtype=tf.float32)
輸出name時(shí)活烙，如下：
var1:0
name_scope_1/var2:0
name_scope_1/var2_1:0
而
with tf.name_scope('name_scope_2') as scope:
scope.reuse_variables() #tf.get_variable_scope().reuse_variables()
var1 = tf.get_variable(name='var1', shape=[1], initializer=None, dtype=tf.float32)
var11 = tf.get_variable(name='var1')
var2 = tf.Variable(name='var2', initial_value=[1], dtype=tf.float32)
var21 = tf.Variable(name='var2', initial_value=[2], dtype=tf.float32)
with tf.Session() as sess:
print(var1.name)
print(var11.name)
print(var2.name)
print(var21.name)
輸出name時(shí)，如下：
var1:0
var1:0
name_scope_2/var2:0
name_scope_2/var2_1:0
tf.Variable和tf.get_variable的區(qū)別
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