tf.get_variable 和tf.variable_scope

变量共享主要涉及到两个函数：

tf.get_variable(<name>, <shape>, <initializer>) 和 tf.variable_scope(<scope_name>)。
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先来看第一个函数： tf.get_variable。

tf.get_variable 和tf.Variable不同的一点是，前者拥有一个变量检查机制，会检测已经存在的变量是否设置为共享变量，如果已经存在的变量没有设置为共享变量，TensorFlow 运行到第二个拥有相同名字的变量的时候，就会报错。

为了解决这个问题，TensorFlow 又提出了 tf.variable_scope 函数：它的主要作用是，在一个作用域 scope 内共享一些变量，可以有如下几种用法：

1）

with tf.variable_scope("image_filters") as scope:    result1 = my_image_filter(image1)    scope.reuse_variables() # or     #tf.get_variable_scope().reuse_variables()    result2 = my_image_filter(image2)
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需要注意的是：最好不要设置 reuse 标识为 False，只在需要的时候设置 reuse 标识为 True。

2)

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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转载文章： 
http://www.cnblogs.com/Charles-Wan/p/6200446.html