tf.variable与tf.get_variable有什么区别？

使用tf.Variable时，如果检测到命名冲突，系统会自己处理。使用tf.get_variable()时，系统不会处理冲突，而会报错
当我们需要共享变量的时候，需要使用tf.get_variable()。在其他情况下，这两个的用法是一样的。
tf.Variable() 每次都在创建新对象，所有reuse=True 和它并没有什么关系。对于get_variable()，来说，如果已经创建的变量对象，就把那个对象返回，如果没有创建变量对象的话，就创建一个新的。
 
 

import tensorflow as tf



w_1 = tf.get_variable(name="w_1",initializer=1)

w_2 = tf.get_variable(name="w_1",initializer=2)

#错误信息

#ValueError: Variable w_1 already exists, disallowed. Did

#you mean to set reuse=True in VarScope?

 

import tensorflow as tf



with tf.variable_scope("scope1"):

    w1 = tf.get_variable("w1", shape=)

    w2 = tf.Variable(0.0, name="w2")

with tf.variable_scope("scope1", reuse=True):

    w1_p = tf.get_variable("w1", shape=)

    w2_p = tf.Variable(1.0, name="w2")



print(w1 is w1_p, w2 is w2_p)

#输出

#True  False