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tf.get_variable() 创建变量的时候必须要提供 name
- tf.Variable()创建变量之前不会检查是否有同样name的变量，但tf.get_variable() 会。
- 因为上一条的原因，所以tf.get_variable() 可以方便共享变量，前提是要配合`tf.variable_scope()`使用。每个在tf.variable_scope()定义的变量命名空间之内创建的变量，都会检查name是否一样，若一样，则采取“变量共享”。但对于tf.Variable()，则是直接创建一个name后面多个“_1”的新变量，变量之间自然也是不共享的
- tf.variable_scope() & tf.name_scope():
- tf.name_scope() 主要是用来管理命名空间的，这样子让我们的整个模型更加有条理。
- tf.variable_scope() 的作用是为了实现变量共享，它和 tf.get_variable() 一起，来完成变量共享的功能。
- 在tf.name_scope()生成的命名空间内部，对于tf.get_variable()方法产生的变量没有任何限制能力——也就是说，name_scope定义的name不会显现在tf.get_variable()方法产生的变量的name上。
- 总结：
- tf.name_scope()是tensorflow帮我出了一套命名管理体系，好比你叫王二，你同学叫李四。然后有两个男人是他俩的爹，你闭着眼都知道王八肯定是王二他爹，李大是李四他爹一样。。。。。这有2张图，生动现实了命名空间name_scope的作用：
没有命名空间
有命名空间
- tf.variable_scope()和tf.get_variable()大多数时间是一起使用的，用法为先用tf.variable_scope()创建变量空间，然后在这个变量空间内用tf.variable_scope()创建可以共享的变量，同时这也要求了变量不可有一样的name（name一样你俩就共享了嘛）
- tf.Variable()创建的变量可以受tf.name_scope()影响。创建的变量也不会被共享，name一样的话就会自动在name后面加后缀
- 这样区分对于tensorflow程序而言，最大的意义是，对于weight和bias这种，每次进行卷积等操作都需要学习、更新的变量而言，变量的复用是必须的，所以weight和bias变量必须共享，否则几轮梯度下降下来出来了多少个weight和bias，就是去了梯度下降参数更新的意义了。如果用tf.varaible_scope() + tf.get_variable()一起定义共享变量，则每次更新的都是那么一套weight+bias，这就合理了