with tf.variable_scope(scope, 'vgg_16', [inputs], reuse=reuse) as sc:

`with tf.variable_scope(scope, 'vgg_16', [inputs], reuse=reuse)` 这句代码用于在TensorFlow中创建并管理变量作用域。参数解释如下：

- `scope`: 变量作用域的名字，如 'vgg_16'，用来组织相关的变量。
- `'vgg_16'`: 如果设置了默认名称（在这里），则可以简化为仅传入作用域名，因为这是默认的子命名空间。
- `[inputs]`: 可选的输入列表，这些输入可能会有与该作用域内的变量交互。
- `reuse`: 如果设为 `True`，表示在同一个作用域内重用已经存在的变量，避免重复创建。

当你在第一次进入这个作用域时，`reuse=False`（默认），会新建一组变量。如果你之后再次进入同一作用域但设置 `reuse=True`，那么所有在这个作用域下的变量会被复用，而不是重新创建。

下面是一个示例，展示了如何在不同的输入上重用已有的变量：

# 第一次使用，不重用变量
with tf.variable_scope('vgg_16'):
    inputs_1 = tf.random_normal([10,224,224,3])
    net1, _ = vgg.vgg_16(inputs_1, 100, False)

# 第二次使用，重用变量
with tf.variable_scope('vgg_16', reuse=True):
    inputs_2 = tf.random_normal([10,224,224,3])
    net2, _ = vgg.vgg_16(inputs_2, 100, False)
    
# 创建Session并运行
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(net1)  # 输出第一次计算的结果
    print(net2)  # 输出第二次计算的结果，由于重用了变量，结果应该相同