通俗理解tf.name_scope()、tf.variable_scope()

前言：最近做一个实验，遇到TensorFlow变量作用域问题，对tf.name_scope()、tf.variable_scope()等进行了较为深刻的比较，记录相关笔记：
tf.name_scope()、tf.variable_scope()是两个作用域函数，一般与两个创建/调用变量的函数tf.variable() 和tf.get_variable()搭配使用。常用于：
1）变量共享；2）tensorboard画流程图进行可视化封装变量。
通俗理解就是：tf.name_scope()、tf.variable_scope()会在模型中开辟各自的空间，而其中的变量均在这个空间内进行管理，但是之所以有两个，主要还是有着各自的区别。
1.name_scope 和 variable_scope：
name_scope 和 variable_scope主要用于变量共享。其中，变量共享主要涉及两个函数：tf.variable() 和tf.get_variable()；即就是必须要在tf.variable_scope的作用域下使用tf.get_variable()函数。这里用tf.get_variable( ) 而不用tf.Variable( )，是因为前者拥有一个变量检查机制，会检测已经存在的变量是否设置为共享变量，如果已经存在的变量没有设置为共享变量，TensorFlow 运行到第二个拥有相同名字的变量的时候，就会报错。
注意，tf.variable() 和tf.get_variable()有不同的创建变量的方式：tf.Variable() 每次都会新建变量。如果希望重用（共享）一些变量，就需要用到了get_variable()，它会去搜索变量名，有就直接用，没有再新建。此外，为了对不同位置或者范围的共享进行区分，就引入名字域。既然用到变量名了，就涉及到了名字域的概念。这就是为什么会有scope 的概念。name_scope 作用域操作，variable_scope 可以通过设置reuse 标志以及初始化方式来影响域下的变量，因为想要达到变量共享的效果, 就要在 tf.variable_scope()的作用域下使用 tf.get_variable() 这种方式产生和提取变量. 不像 tf.Variable() 每次都会产生新的变量, tf.get_variable() 如果遇到了已经存在名字的变量时, 它会单纯的提取这个同样名字的变量，如果不存在名字的变量再创建.
例如：

1. [/code]输出：
2. [code]

复制代码

2.name scope和variable scope区别
TF中有两种作用域类型：命名域 (name scope)，通过tf.name_scope 或 tf.op_scope创建；
变量域 (variable scope)，通过tf.variable_scope 或 tf.variable_op_scope创建；
这两种作用域，对于使用tf.Variable()方式创建的变量，具有相同的效果，都会在变量名称前面，加上域名称。对于通过tf.get_variable()方式创建的变量，只有variable scope名称会加到变量名称前面，而name scope不会作为前缀。
举例1：

1. [/code]输出：
2. [code]

复制代码

举例2：

1. [/code]输出：
2. [code]

复制代码

总结：
1、name_scope不会作为tf.get_variable变量的前缀，但是会作为tf.Variable的前缀。（举例1）
2、在variable_scope的作用域下，tf.get_variable()和tf.Variable()都加了scope_name前缀。因此，在tf.variable_scope的作用域下，通过get_variable()可以使用已经创建的变量，实现了变量的共享，即可以通过get_variable()在tf.variable_scope设定的作用域范围内进行变量共享。（举例2）
3、在重复使用的时候, 一定要在代码中强调 scope.reuse_variables()

参考链接：
[1] scope 命名方法 - Tensorflow | 莫烦Python
[2] tf.name_scope()和tf.variable_scope() - AI-FUTURE - CSDN博客