本文主要是介绍tensorflow的共享变量,tf.Variable(),tf.get_variable(),tf.Variable_scope(),tf.name_scope()联系与区别，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在训练深度网络时，为了减少需要训练参数的个数（比如具有simase结构的LSTM模型）、或是多机多卡并行化训练大数据大模型（比如数据并行化）等情况时
，往往需要共享变量。另外一方面是当一个深度学习模型变得非常复杂的时候，往往存在大量的变量和操作，如何避免这些变量名和操作名的唯一不重复，同时维护 一个条理清晰的graph非常重要。因此，tensorflow中用tf.Variable(),tf.get_variable(),tf.Variable_scope(),tf.name_scope()几个函数来实现：1、tf.Variable(<variable_name>),tf.get_variable(<variable_name>)的作用与区别：
tf.Variable(<variable_name>)会自动检测命名冲突并自行处理，但tf.get_variable(<variable_name>)则遇到重名的变量创建且变量名没有设置为共享变量时，则会报错。
tf.Variable(<variable_name>)和tf.get_variable(<variable_name>)都是用于在一个name_scope下面获取或创建一个变量的两种方式，区别在于：
tf.Variable(<variable_name>)用于创建一个新变量，在同一个name_scope下面，可以创建相同名字的变量，底层实现会自动引入别名机制，两次调用产生了其实是两个不同的变量。
tf.get_variable(<variable_name>)用于获取一个变量，并且不受name_scope的约束。当这个变量已经存在时，则自动获取；如果不存在，则自动创建一个变量。
2、tf.name_scope(<scope_name>)与tf.variable_scope(<scope_name>)：
tf.name_scope(<scope_name>):主要用于管理一个图里面的各种op，返回的是一个以scope_name命名的context manager。一个graph会维护一个name_space的
堆，每一个namespace下面可以定义各种op或者子namespace，实现一种层次化有条理的管理，避免各个op之间命名冲突。
tf.variable_scope(<scope_name>)：一般与tf.name_scope()配合使用，用于管理一个graph中变量的名字，避免变量之间的命名冲突，tf.variable_scope(<scope_name>)允许在一个variable_scope下面共享变量。
需要注意的是：创建一个新的variable_scope时不需要把reuse属性设置未False，只需要在使用的时候设置为True就可以了。
with tf.variable_scope("image_filters1") as scope1:
result1 = my_image_filter(image1)
with tf.variable_scope(scope1, reuse = True)
result2 = my_image_filter(image2)
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