一、tf.Variable()

（1）参数说明

tf.Variable是一个Variable类。通过变量维持图graph的状态，以便在sess.run()中执行；可以用Variable类创建一个实例在图中增加变量；

Args参数说明:

initial_value：Tensor或可转换为Tensor的Python对象，它是Variable的初始值。除非validate_shape设置为False，否则初始值必须具有指定的形状。也可以是一个可调用的，没有参数，在调用时返回初始值。在这种情况下，必须指定dtype。 （请注意，init_ops.py中的初始化函数必须首先绑定到形状才能在此处使用。）

trainable：如果为True，则会默认将变量添加到图形集合GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES中。此集合用于优化器Optimizer类优化的的默认变量列表【可为optimizer指定其他的变量集合】，可就是要训练的变量列表。

collections：一个图graph集合列表的关键字。新变量将添加到这个集合中。默认为[GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]。也可自己指定其他的集合列表；

validate_shape：如果为False，则允许使用未知形状的值初始化变量。如果为True，则默认为initial_value的形状必须已知。

caching_device：可选设备字符串，描述应该缓存变量以供读取的位置。默认为Variable的设备。如果不是None，则在另一台设备上缓存。典型用法是在使用变量驻留的Ops的设备上进行缓存，以通过Switch和其他条件语句进行重复数据删除。

name：变量的可选名称。默认为“Variable”并自动获取。

variable_def：VariableDef协议缓冲区。如果不是None，则使用其内容重新创建Variable对象，引用图中必须已存在的变量节点。图表未更改。 variable_def和其他参数是互斥的。

dtype：如果设置，则initial_value将转换为给定类型。如果为None，则保留数据类型（如果initial_value是Tensor），或者convert_to_tensor将决定。

expected_shape：TensorShape。如果设置，则initial_value应具有此形状。

import_scope：可选字符串。要添加到变量的名称范围。仅在从协议缓冲区初始化时使用。

（2）使用tf.Variable定义变量常用的两种方式

常用的参数包括初始化值和名称name(是该变量的唯一索引)：

1、用固定的值初始化变量

w = tf.Variable(<initial-value>,name=<optional-name>)

2、用tf的初始化器初始化变量

w = tf.Variable(tf.truncated_normal([3,4],mean=0,stddev=.5),name='weight')

用tf的初始化器initializer op初始化变量必须指定变量shape,用name指定名称

注意：这里只是定义了变量的初始化方式，并没有进行变量初始化。要在sess中执行初始化操作。

（3）执行变量初始化的三种方式

在使用变量之前必须要进行初始化，初始化的方式有三种：

1、在回话中运行initializer 操作

tf.global_variable_initializer().run()

2、从文件中恢复，如restore from checkpoint

saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
    ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_path)
    if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
        saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path)
    else:
        print('No checkpoint file found')

变量初始化方式1、2也就是在模型训练和测试中常用的两种方式，在模型训练时，需要随机给模型赋初值，使用tf.global_variable_initializer().run()去初始化变量，在模型测试（或者进行fine-tune）时，使用初始化方式2从保存的ckpt中初始化变量。

3、也可自己通过tf.assign()给变量附初值，

实际上用initializer初始化方法给变量赋初值就是调用tf.assign()将变量的值赋给变量，可以自己调用tf.assign()给变量赋初值；

a = tf.Variable(1.0)
a = tf.assign(a,5.0)
b = tf.Variable(2.0)
b = tf.assign(b,6.0)
c = a+b
with tf.Session() as sess:
#相当于调用tf.assign()给变量赋初值
    sess.run([a,b])
    print(c.eval())

二  tf.get_variable()

获取一个已经存在的变量或者创建一个新的变量

get_variable(
    name,
    shape=None,
    dtype=None,
    initializer=None,
    regularizer=None,
    trainable=True,
    collections=None,
    caching_device=None,
    partitioner=None,
    validate_shape=True,
    use_resource=None,
    custom_getter=None,
    constraint=None
)

Args参数说明:

name：新变量或现有变量的名称。

shape：新变量或现有变量的形状。

dtype：新变量或现有变量的类型（默认为DT_FLOAT）。

ininializer：如果创建了则用它来初始化变量。

regularizer：A（Tensor - > Tensor或None）函数;将它应用于新创建的变量的结果将添加到集合tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES中，并可用于正则化。

trainable：如果为True，还将变量添加到图形集合GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES（参见tf.Variable）。

collections：要将变量添加到的图表集合列表。默认为[GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]（参见tf.Variable）。

caching_device：可选的设备字符串或函数，描述变量应被缓存以供读取的位置。默认为Variable的设备。如果不是None，则在另一台设备上缓存。典型用法是在使用变量驻留的Ops的设备上进行缓存，以通过Switch和其他条件语句进行重复数据删除。

partitioner：可选callable，接受完全定义的TensorShape和要创建的Variable的dtype，并返回每个轴的分区列表（当前只能对一个轴进行分区）。

validate_shape：如果为False，则允许使用未知形状的值初始化变量。如果为True，则默认为initial_value的形状必须已知。

use_resource：如果为False，则创建常规变量。如果为true，则使用定义良好的语义创建实验性ResourceVariable。默认为False（稍后将更改为True）。在Eager模式下，此参数始终强制为True。

custom_getter：Callable，它将第一个参数作为true getter，并允许覆盖内部get_variable方法。 custom_getter的签名应与此方法的签名相匹配，但最适合未来的版本将允许更改：def custom_getter（getter，* args，** kwargs）。也允许直接访问所有get_variable参数：def custom_getter（getter，name，* args，** kwargs）。一个简单的身份自定义getter只需创建具有修改名称的变量是：python def custom_getter（getter，name，* args，** kwargs）：return getter（name +'_suffix'，* args，** kwargs）

注意：如果initializer初始化方法是None(默认值),则会使用variable_scope()中定义的initializer,如果也为None,则默认使用glorot_uniform_initializer,也可以使用其他的tensor来初始化，value,和shape与此tensor相同

正则化方法默认是None,如果不指定，只会使用variable_scope()中的正则化方式，如果也为None，则不使用正则化；

附： tf.truncated_narmal()和tf.truncated_naomal__initializer()的区别

• tf.truncated_narmal(shape=[],mean=0,stddev=0.5)使用时必须制定shape,返回值是在截断的正态分布随机生成的指定shape的tensor
• tf.truncated_normal_initializer(mean=0.stddev=0.5)调用返回一个initializer 类的一个实例（就是一个初始化器），不可指定shape,