本篇内容介绍了“Tensorflow中如何使用Scope”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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Tensorflow中有两个不同的上下文管理器来管理张量和变量的名称。第一个是tf.name_scope，第二个是tf.get_variable。下面我结合一些例子来详细的讲解一下。

  1、使用tf.name_scope

Tensorflow中的变量和张量是有名称属性的，用于在符号图中标识它们。我们如果在创建变量或张量时没有指定名称属性，Tensorflow会自动指定一个名称。

我们可以通过指定显式名称来覆盖默认名称。

  注意：在Tensorflow中定义新变量有两种方法：创建tf.Variable对象或调用tf.get_variable。用一个新名称调用tf.get_variable会创建一个新变量，但是如果存在相同名称的变量时，这会引发ValueError异常，这也就是告诉我们不允许重新声明相同名称的变量。

  从上述代码，我们可以看到tf.name_scope会影响由tf.Variable创建变量名称，但不会影响由tf.get_variable创建变量名称。

 2、使用tf.variable_scope

不同于tf.name_scope，tf.variable_scope是会修改由tf.get_variable创建变量的名称的。

但是有时候我们真的想重用一个先前声明的变量，这该怎么办呢？tf.variable_scope提供了这样做的功能，通过设置reuse标志位为True就可以了。

“Tensorflow中如何使用Scope”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

当前标题：Tensorflow中如何使用Scope
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