tensorflow的变量命名空间问题

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参考：https://blog.csdn.net/legend_hua/article/details/78875625

在tensorflow中，tf.get_variable函数的命名空间与tf.variable_scope()有关，与tf.name_space()无关。但是如果tf.name_space命名了某个变量，tf.get_variable()获取时会有冲突，他们在一个全局空间中，类似于c++的namespace。注意：在同一个scope中，同样名字的name_scope被声明第二次时， scope的名字并不会直接被复用出现，而是改名创建一个全新的scope。代码：

with tf.name_scope(‘a_1‘):
　　with tf.name_scope(‘a_2‘):
　　　　with tf.variable_scope(‘a_3‘):
　　　　　　d = tf.Variable(1, name=‘d‘)
　　　　　　print(d.name)    #输出a_1/a_2/a_3/d:0

　　　　with tf.variable_scope(‘a_3‘):
　　　　　　e = tf.Variable(1, name=‘e‘)
　　　　　　print(e.name)    #输出a_1/a_2/a_3_1/d:0

tensorflow的变量命名空间问题

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原文地址：https://www.cnblogs.com/jianglinliu/p/10461836.html