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在tensorflow中有着独特的变量共享机制，不需要传递reference就可以在不同的代码块中共享变量。而这种变量共享机制就是通过variable_scope和name_scope来实现的。

tf.get_variable

两种scope在创建op和使用tf.Variable创建变量时有着相同的影响（都会在name前加上scope的前缀），但是当使用tf.get_variable时，name_scope将会被忽略。

import tensorflow as tfwith tf.name_scope('test_scope'):    test1=tf.get_variable('test1',[1],dtype=tf.float32)    test2=tf.Variable(1,name='test2',dtype=tf.float32)    a=tf.add(test1,test2)print(test1.name)  #test1:0print(test2.name)  #test_scope/test2:0print(a.name)      #test_scope/Add:0

如果想要一个tf.get_variable创建的变量可以被其他代码块访问，需要使用variable scope：

import tensorflow as tfwith tf.variable_scope('test_scope'):    test1=tf.get_variable('test1',[1],dtype=tf.float32)    test2=tf.Variable(1,name='test2',dtype=tf.float32)    a=tf.add(test1,test2)print(test1.name)  #test_scope/test1:0print(test2.name)  #test_scope/test2:0print(a.name)      #test_scope/Add:0

import tensorflow as tfwith tf.variable_scope('share'):    share=tf.get_variable('share_variable',[1])with tf.variable_scope('share',reuse=True):    share_test=tf.get_variable('share_variable',[1])    print(share.name)        #share/share_variable:0print(share_test.name)   #share/share_variable:0

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