举例说明

TensorFlow中的变量一般就是模型的参数。当模型复杂的时候共享变量会无比复杂。

官网给了一个case，当创建两层卷积的过滤器时，每输入一次图片就会创建一次过滤器对应的变量，但是我们希望所有图片都共享同一过滤器变量，一共有4个变量：conv1_weights,conv1_biases,conv2_weights, and conv2_biases。

通常的做法是将这些变量设置为全局变量。但是存在的问题是打破封装性，这些变量必须文档化被其他代码文件引用，一旦代码变化，调用方也可能需要变化。

还有一种保证封装性的方式是将模型封装成类。

不过TensorFlow提供了Variable Scope 这种独特的机制来共享变量。这个机制涉及两个主要函数：

tf.get_variable(<name>, <shape>, <initializer>) 创建或返回给定名称的变量
tf.variable_scope(<scope_name>) 管理传给get_variable()的变量名称的作用域

在下面的代码中，通过tf.get_variable()创建了名称分别为weights和biases的两个变量。

def conv_relu(input, kernel_shape, bias_shape):
  # Create variable named "weights".
  weights = tf.get_variable("weights", kernel_shape,
    initializer=tf.random_normal_initializer())
  # Create variable named "biases".
  biases = tf.get_variable("biases", bias_shape,
    initializer=tf.constant_initializer(0.0))
  conv = tf.nn.conv2d(input, weights,
    strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
  return tf.nn.relu(conv + biases)

但是我们需要两个卷积层，这时可以通过tf.variable_scope()指定作用域进行区分，如with tf.variable_scope("conv1")这行代码指定了第一个卷积层作用域为conv1，

在这个作用域下有两个变量weights和biases。

def my_image_filter(input_images):
  with tf.variable_scope("conv1"):
    # Variables created here will be named "conv1/weights", "conv1/biases".
    relu1 = conv_relu(input_images, [5, 5, 32, 32], [32])
  with tf.variable_scope("conv2"):
    # Variables created here will be named "conv2/weights", "conv2/biases".
    return conv_relu(relu1, [5, 5, 32, 32], [32])

最后在image_filters这个作用域重复使用第一张图片输入时创建的变量，调用函数reuse_variables()，代码如下：

with tf.variable_scope("image_filters") as scope:
  result1 = my_image_filter(image1)
  scope.reuse_variables()
  result2 = my_image_filter(image2)

tf.get_variable()工作机制

tf.get_variable()工作机制是这样的：

当tf.get_variable_scope().reuse == False，调用该函数会创建新的变量

with tf.variable_scope("foo"):
  v = tf.get_variable("v", [1])
assert v.name == "foo/v:0"

当tf.get_variable_scope().reuse == True，调用该函数会重用已经创建的变量

with tf.variable_scope("foo"):
  v = tf.get_variable("v", [1])
with tf.variable_scope("foo", reuse=True):
  v1 = tf.get_variable("v", [1])
assert v1 is v

变量都是通过作用域/变量名来标识，后面会看到作用域可以像文件路径一样嵌套。

tf.variable_scope理解

tf.variable_scope()用来指定变量的作用域，作为变量名的前缀，支持嵌套，如下：

with tf.variable_scope("foo"):
  with tf.variable_scope("bar"):
    v = tf.get_variable("v", [1])
assert v.name == "foo/bar/v:0"