😊 tf.get_variable 的使用方法_getvariable 🎯

在 TensorFlow 中，`tf.get_variable` 是一个非常重要的函数，用于创建或获取变量。它不仅支持自定义变量名和初始值，还能通过 `collections` 参数将变量添加到特定集合中。掌握这个方法，可以让你更高效地管理模型中的参数。

首先，我们需要了解它的基本语法：

```python

tf.get_variable(name, shape=None, dtype=tf.float32, initializer=None, collections=None)

```

- name: 变量的名字，必须唯一。

- shape: 变量的维度，例如 `[None, 784]` 表示不确定行数但有 784 列。

- initializer: 初始化方式，比如 `tf.zeros_initializer()` 或 `tf.random_normal_initializer()`。

例如：

```python

import tensorflow as tf

创建一个全零初始化的二维张量

weight = tf.get_variable("weights", shape=[2, 3], initializer=tf.zeros_initializer())

bias = tf.get_variable("biases", shape=[3], initializer=tf.ones_initializer())

```

此外，`tf.get_variable` 还支持复用已有变量，避免重复定义。只需设置 `reuse=True` 即可：

```python

with tf.variable_scope("scope_name", reuse=True):

reused_weight = tf.get_variable("weights")

```

学会灵活运用 `tf.get_variable`，可以大幅提升代码的可读性和复用性！💪