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with tensorflow.name_scope（name）会对tensor的name起作用，以及对由tensorflow.Variable()创建的变量起作用，但是对由tensorflow.get_varibale()创建的变量不起作用。tf.Variable()和tf.get_variable()都是用于在一个name_scope下面获取或创建一个变量的两种方式，区别在于：
tf.Variable()会自动检测命名冲突并自行处理，但tf.get_variable()则遇到重名的变量创建且变量名没有设置为共享变量时，则会报错。
tf.Variable()用于创建一个新变量，在同一个name_scope下面，可以创建相同名字的变量，底层实现会自动引入别名机制，两次调用产生了其实是两个不同的变量。
tf.get_variable()用于获取一个变量，并且不受name_scope的约束。当这个变量已经存在时，则自动获取；如果不存在，则自动创建一个变量。
tf.name_scope():主要用于管理一个图里面的各种op，返回的是一个以scope_name命名的context manager。一个graph会维护一个name_space的堆，每一个namespace下面可以定义各种op或者子namespace，实现一种层次化有条理的管理，避免各个op之间命名冲突。
tf.variable_scope()：一般与tf.name_scope()配合使用，用于管理一个graph中变量的名字，避免变量之间的命名冲突，tf.variable_scope()允许在一个variable_scope下面共享变量。