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以下内容从《TensorFlow 实战Google深度学习框架》整理得出

tf.Variable 函数用来创建一个变量，但是 TensorFlow 中海提供了 tf.get_variable 函数来创建或者获取变量。当 tf.get_variable 用于创建变量时，它和 tf.Variable 的功能是基本等价的。比如下列代码：

# 下面这两个定义是等价的v = tf.get_variable("v", shape = [1],                       initializer = tf.constant_initializer(1,0))v = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape = [1], name = "v")

从上面的代码中可以看出，通过 tf.Variable 和 tf.get_varialbe 函数创建变量的过程基本上是一样的。tf.get_variable 函数调用时提供的维度（shape）信息以及初始化方法（initializer）的参数和tf.Variable函数调用时提供的初始化过程中的参数也类似。

tf.get_variable 函数与 tf.Variable 函数最大的区别在于指定变量名称的参数。对于 tf.Variable 函数，变量名称是一个可选的参数，通过 name = “v” 的形式给出。但是对于 tf.get_variable 函数，变量名称是一个必填的参数。tf.get_variable 函数会根据这个名字去创建或者获取变量。

如果需要通过 tf.get_variable 获取一个已经创建的变量，需要通过 tf.variable_scope 函数来生成一个上下文管理器，并明确指定在这个上下文管理器中，tf.get_variable 将直接获取已经生成的变量。比如下列代码：

# 在名字 foo 的命名空间内创建名字为 v 的变量。with tf.variable_scope("foo"):    v = tf.get_variable("v", [1],                        initializer = tf.constant_initializer(1.0))# 因为在命名空间 foo 中已经存在名字为 v 的变量，所有下面的代码将会报错；# Variable foo/v already exists, disallowed. Did you mean to set reuse = True in VarScope?# 在生成上下文管理器时，将参数 reuse 设置为 True。这样 tf.get_variable 函数将直接获取已经声明的变量。with tf.variable_scope("foo", reuse = True):    v1 = tf.get_variable("v", [1])    print v == v1    # 输出为 True，代表 v，v1代表的是相同的 TensorFlow 中的变量。# 将参数 reuse 设置为 True 时，tf.variable_scope 将只能获取已经创建过的变量。因为在命名空间 bar 中还没有创建变量 v，所以下面的代码将会报错：]# Variable bar/v does not exist, disallowed. Did you mean to set reuse = None in VarScope?wiht tf.variable_scope("bar", reuse = True):    v = tf.get_varialbe("v", [1])

但是，TensorFlow 中 tf.variable_scope 函数也是可以嵌套的。比如下面的程序，reuse 参数的取值是如何确定的呢？

with tf.variable_scope("root"):    # 可以通过 tf.get_variable_scope().reuse 函数来获取当前上下文管理器中 reuse 参数的取值。    print tf.get_variable_scope().reuse  # 输出 False，即最外层 reuse 是 False。    with tf.variable_scope("foo", reuse = True): # 新建一个嵌套的上下文管理器，并制定 reuse 为 True。        print tf.get_variable_scope().reuse  # 输出 True        with tf.variable_scope("bar"):   # 新建一个嵌套的上下文管理器但不指定 reuse，这时 reuse的取值会和外面一层保持一致。            print tf.get_varialbe_scope().reuse  # 输出 True    print tf.get_variable_scope().reuse   # 输出 False。退出 reuse 设置为 True 的上下文之后 reuse 的值又回到了 False。

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