这篇文章主要介绍TensorFlow命名空间和TensorBoard图节点的示例分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
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一，命名空间函数
tf.variable_scope
tf.name_scope
先以下面的代码说明两者的区别
# 命名空间管理函数
'''
说明tf.variable_scope和tf.name_scope的区别
'''
def manage_namespace():
with tf.variable_scope("foo"):
# 在命名空间foo下获取变量"bar"，于是得到的变量名称为"foo/bar"。
a = tf.get_variable("bar",[1]) #获取变量名称为“bar”的变量
print a.name #输出:foo/bar:0
with tf.variable_scope("bar"):
# 在命名空间bar下获取变量"bar"，于是得到的变量名称为"bar/bar"。
a = tf.get_variable("bar",[1])
print a.name #输出:bar/bar:0
with tf.name_scope("a"):
# 使用tf.Variable函数生成变量会受tf.name_scope影响，于是得到的变量名称为"a/Variable"。
a = tf.Variable([1]) #新建变量
print a.name #输出:a/Variable:0
# 使用tf.get_variable函数生成变量不受tf.name_scope影响，于是变量并不在a这个命名空间中。
a = tf.get_variable("b",[1])
print a.name #输出:b:0
with tf.name_scope("b"):
# 使用tf.get_variable函数生成变量不受tf.name_scope影响，所以这里将试图获取名称
# 为“b”的变量。然而这个变量已经被声明了，于是这里会报重复声明的错误
tf.get_variable("b",[1])#提示错误二，TensorBoard计算图查看
1 以以下代码实例，为指定任何的命名空间
def practice_num1():
# 练习1: 构建简单的计算图
input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0],name="input1")
input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3]),name="input2")
output = tf.add_n([input1,input2],name = "add")
#生成一个写日志的writer，并将当前的tensorflow计算图写入日志
writer = tf.summary.FileWriter(ROOT_DIR + "/log",tf.get_default_graph())
writer.close()
如何使用TensorBoard的过程不再介绍。查看未指明命名空间的运算图
2 修改代码制定命名空间之后的代码
def practice_num1_modify():
#将输入定义放入各自的命名空间中，从而使得tensorboard可以根据命名空间来整理可视化效果图上的节点
# 练习1: 构建简单的计算图
with tf.name_scope("input1"):
input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0],name="input1")
with tf.name_scope("input2"):
input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3]),name="input2")
output = tf.add_n([input1,input2],name = "add")
#生成一个写日志的writer，并将当前的tensorflow计算图写入日志
writer = tf.summary.FileWriter(ROOT_DIR + "/log",tf.get_default_graph())
writer.close()查看运算图
上图只包含命名的两个命名空间的节点，我们可以点击名称“input2”的图标上的+号，展开该命名空间
效果：通过命名空间可以整理可视化效果图上的节点，使可视化的效果更加清晰。
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