環(huán)境：Ubuntu14.04，tensorflow=1.4(bazel源碼安裝)，Anaconda python=3.6

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聲明變量主要有兩種方法：tf.Variable和 tf.get_variable，二者的大區(qū)別是：

(1) tf.Variable是一個類，自帶很多屬性函數(shù)；而 tf.get_variable是一個函數(shù);
(2) tf.Variable只能生成獨一無二的變量，即如果給出的name已經(jīng)存在，則會自動修改生成新的變量name;
(3) tf.get_variable可以用于生成共享變量。默認(rèn)情況下，該函數(shù)會進行變量名檢查，如果有重復(fù)則會報錯。當(dāng)在指定變量域中聲明可

以變量共享時，可以重復(fù)使用該變量（例如RNN中的參數(shù)共享）。
下面給出簡單的的示例程序：

import tensorflow as tf

with tf.variable_scope('scope1',reuse=tf.AUTO_REUSE) as scope1:
  x1 = tf.Variable(tf.ones([1]),name='x1')
  x2 = tf.Variable(tf.zeros([1]),name='x1')
  y1 = tf.get_variable('y1',initializer=1.0)
  y2 = tf.get_variable('y1',initializer=0.0)
  init = tf.global_variables_initializer()
  with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(x1.name,x1.eval())
    print(x2.name,x2.eval())
    print(y1.name,y1.eval())
    print(y2.name,y2.eval())

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