环境：Ubuntu14.04，tensorflow=1.4(bazel源码安装)，Anaconda python=3.6

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声明变量主要有两种方法：tf.Variable和 tf.get_variable，二者的大区别是：

(1) tf.Variable是一个类，自带很多属性函数；而 tf.get_variable是一个函数;
(2) tf.Variable只能生成独一无二的变量，即如果给出的name已经存在，则会自动修改生成新的变量name;
(3) tf.get_variable可以用于生成共享变量。默认情况下，该函数会进行变量名检查，如果有重复则会报错。当在指定变量域中声明可

以变量共享时，可以重复使用该变量（例如RNN中的参数共享）。
下面给出简单的的示例程序：

import tensorflow as tf

with tf.variable_scope('scope1',reuse=tf.AUTO_REUSE) as scope1:
  x1 = tf.Variable(tf.ones([1]),name='x1')
  x2 = tf.Variable(tf.zeros([1]),name='x1')
  y1 = tf.get_variable('y1',initializer=1.0)
  y2 = tf.get_variable('y1',initializer=0.0)
  init = tf.global_variables_initializer()
  with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(x1.name,x1.eval())
    print(x2.name,x2.eval())
    print(y1.name,y1.eval())
    print(y2.name,y2.eval())

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