管理，另外这样一来代码的封装性受到极大影响。因此，TensorFlow提供了一种变量管理方法：变量作用 ...

一、由来 深度学习中需要使用大量的变量集，以往写代码我们只需要做全局限量就可以了，但在tensorflow中，这样做既不方便管理变量集，有不便于封装，因此tensorflow提供了一种变量管理方法：变量作用域机制 二、两个重要API tf.get_variable(name ...

举例说明 TensorFlow中的变量一般就是模型的参数。当模型复杂的时候共享变量会无比复杂。 官网给了一个case，当创建两层卷积的过滤器时，每输入一次图片就会创建一次过滤器对应的变量，但是我们希望所有图片都共享同一过滤器变量，一共有4个变量：conv1_weights ...

1. 内存作用域 作用域：一个变量的作用域就是一个{}中。可以在mian函数中用一个{}来隔绝两个相同的变量名。 extern 使用： a.c： main.c extern int age; //有一个变量，类型是int，名字是age，已经在同文件下 ...

Date: 2019-05-27 Author: Sun 变量由作用范围来限制，按照作用域分类可分为： 全局(global): 在函数外部定义 局部（local)：在函数内部定义 1. 命名空间 ​ 比如有一个学校，有5个班级，在2班 ...

局部变量和全局变量 所谓局部变量，指的是定义在函数内的变量，只能在函数内使用，它与函数外具有相同名称的其他变量没有任何关系。不同函数中，可以使用相同名字的局部变量，它们代表不同对象，互不干扰。此外，函数的形式参数也属于局部变量，作用范围仅限于函数内部。 在函数之外定义的变量称为全局变量 ...

1.共享变量用途 在构建模型时，需要使用tf.Variable来创建一个变量（也可以理解成节点）。当两个模型一起训练时，一个模型需要使用其他模型创建的变量，比如，对抗网络中的生成器和判别器。如果使用tf.Variable，将会生成一个新的变量，而我们需要使用原来的那个变量。这时就是通过引入 ...

共享变量 通常情况下，当向Spark操作(如map,reduce)传递一个函数时，它会在一个远程集群节点上执行，它会使用函数中所有变量的副本。这些变量被复制到所有的机器上，远程机器上并没有被更新的变量会向驱动程序回传。在任务之间使用通用的，支持读写的共享变量是低效的。尽管如此，Spark提供 ...