tensorflow学习记录（每日更新）

# tf.get_variable和tf.Variable的区别：

• tf.Variable()遇到同名的变量时会产生一个新的，并不会共存。

• tf.get_variable()通常和tf.variable_scope()一起使用，可用来共享变量。tf.get_variable(name, shape, initializer): 通过所给的名字创建或是返回一个变量，tf.variable_scope(): 通过 tf.get_variable()为变量名指定命名空间。

# tf.name_scope只能限制op，不能限制变量的命名。例如：

with tf.Variable_scope('scope'):

    with tf.name_scope('bar'):

        v = tf.get_variable('v',[1])

        x = 1.0 + v

print(v.name)

print(x.op.name)

上面一段代码的输出为：

scope/v:0

scope/bar/add