前面博客已經說過，tf.Variable的本質就是C++變量或者數組，所以在聲明變量時，最好自己給定變量一個名字，如下代碼：
import tensorflow as tf
import numpy as np
w = tf.Variable([[11,12,13],[22,23,25]],dtype=tf.float32,name=“w”)
save = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
save_path = save.save(sess,“my_net/save_net.ckpt”)
print(“保存路徑：”,save_path)
執行sess.run(init後，相當於執行c++代碼：float w[2][3]={{11,12,13},{22,23,25}}
tensorflow保存變量實際 上是保存的C++ 浮點二維數組w
如果聲明tf.Variable時，不給名字，tensorflow會給一個名字，以後提取變量時，不能根據變量名字提取變量值，太依賴變量聲明的順序
看代碼：
import tensorflow as tf
import numpy as np
data1=tf.Variable([1,2,3],dtype=tf.int32)
data2=tf.Variable([1,2,3],dtype=tf.int32,name=“data2”)
data3=tf.Variable([1,2,3],dtype=tf.int32)
data4=tf.Variable([1,2,3],dtype=tf.int32)
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
print(data1)
print(data2)
print(data3)
print(data4)
輸出爲：
<tf.Variable ‘Variable:0’ shape=(3,) dtype=int32_ref>
<tf.Variable ‘data2:0’ shape=(3,) dtype=int32_ref>
<tf.Variable ‘Variable_1:0’ shape=(3,) dtype=int32_ref>
<tf.Variable ‘Variable_2:0’ shape=(3,) dtype=int32_ref>
變量data1,data3,data4的名字爲系統給定的，data2的名字爲自己給定的，系統的給定的名字格式爲：Variable_n:0，其中n與變量聲明的順序有關