【Tensorflow】两种作用域类型tf.name_scope,tf.name_scope

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命名域 (name scope)，通过tf.name_scope 或 tf.op_scope创建；
变量域 (variable scope)，通过tf.name_scope或 tf.variable_op_scope创建；

这两种作用域，对于使用tf.Variable()方式创建的变量，具有相同的效果，都会在变量名称前面，加上域名称。
对于通过tf.get_variable()方式创建的变量，只有variable_scope名称会加到变量名称前面，而name_scope不会作为前缀。例如 print(v1.name) # var1:0

例如：

with tf.name_scope("my_name_scope"):
    v1 = tf.get_variable("var1", [1], dtype=tf.float32)
    v2 = tf.Variable(1, name="var2", dtype=tf.float32)

a = tf.add(v1, v2)
print(v1.name) # var1:0
print(v2.name) # my_name_scope/var2:0
print(a.name) # my_name_scope/Add:0

小结：name_scope不会作为tf.get_variable变量的前缀，但是会作为tf.Variable的前缀。

例如：

with tf.variable_scope("my_variable_scope"):
    v1 = tf.get_variable("var1", [1], dtype=tf.float32)
    v2 = tf.Variable(1, name="var2", dtype=tf.float32)

a = tf.add(v1, v2)
print(v1.name) # my_variable_scope/var1:0
print(v2.name) # my_variable_scope/var2:0
print(a.name) # my_variable_scope/Add:0

小结：在variable_scope的作用域下，tf.get_variable()和tf.Variable()都加了scope_name前缀。因此，在tf.variable_scope的作用域下，通过get_variable()可以使用已经创建的变量，实现了变量的共享。

参考作者：https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/81138515