tf.AUTO_REUSE

引用\[1\]中的代码展示了如何使用`tf.Variable_scope`进行变量的复用。通过设置`reuse=tf.AUTO_REUSE`参数，可以在变量作用域内复用已经存在的变量。在代码中，使用`tf.get_variable`函数来获取变量，如果变量已经存在，则直接复用，否则创建新的变量。

引用\[2\]中的错误提示说明了在使用`reuse=True`时可能会出现的问题。当计算图中的节点已经存在时，再次创建同名节点会导致错误。正确的操作是对计算图进行复用，而不是直接使用`reuse=True`。

引用\[3\]中的错误提示说明了在首次调用计算图时，计算图并不存在，因此会产生错误。为了解决这个问题，可以在变量作用域中设置`reuse=tf.AUTO_REUSE`参数。

综上所述，`tf.AUTO_REUSE`是一种自动复用变量的机制，可以在变量作用域内复用已经存在的变量，避免重复创建同名变量导致的错误。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [tf.AUTO_REUSE作用](https://blog.csdn.net/qq_35203425/article/details/82469348)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Tensorflow复用计算图 reuse=tf.AUTO_REUSE](https://blog.csdn.net/alan418/article/details/106022713)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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