tf.Variable_scope(scope)改为TensorFlow2代码

在TensorFlow 2中，由于`tf.Variable_scope()`已被弃用，你可以使用`tf.compat.v1.variable_scope()`或`tf.keras.backend.get_graph().get_name_scope()`来替代。

以下是使用`tf.compat.v1.variable_scope()`的示例代码：

import tensorflow as tf

with tf.compat.v1.variable_scope('my_scope'):
    w = tf.Variable(tf.random.normal([10, 10]), name='w')

以下是使用`tf.keras.backend.get_graph().get_name_scope()`的示例代码：

import tensorflow as tf

with tf.keras.backend.get_graph().get_name_scope():
    w = tf.Variable(tf.random.normal([10, 10]), name='w')

请注意，`tf.compat.v1.variable_scope()`在TensorFlow 2.x中是可用的，但可能会在将来的版本中被删除。因此，建议使用`tf.keras.backend.get_graph().get_name_scope()`或直接使用Python的原生作用域来管理变量作用域。

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tf.Variable_scope(scope)改为TensorFlow2

在TensorFlow 2中，由于`tf.Variable_scope()`已被弃用，你可以使用`tf.compat.v1.variable_scope()`或`tf.keras.backend.get_graph().get_name_scope()`来替代。

以下是使用`tf.compat.v1.variable_scope()`的示例代码：

import tensorflow as tf

with tf.compat.v1.variable_scope('my_scope'):
    w = tf.Variable(tf.random.normal([10, 10]), name='w')

以下是使用`tf.keras.backend.get_graph().get_name_scope()`的示例代码：

import tensorflow as tf

with tf.keras.backend.get_graph().get_name_scope():
    w = tf.Variable(tf.random.normal([10, 10]), name='w')

请注意，`tf.compat.v1.variable_scope()`在TensorFlow 2.x中是可用的，但可能会在将来的版本中被删除。因此，建议使用`tf.keras.backend.get_graph().get_name_scope()`或直接使用Python的原生作用域来管理变量作用域。

import tensorflow as tf tf.compat.v1.disable_v2_behavior() with tf.compat.v1.variable_scope("one"): o=tf.compat.v1.get_variable("f",[1]) with tf.compat.v1.variable_scope("two"): o1=tf.compat.v1.get_variable("f",[1]) assert o == o1 print("想等...")

这段代码中，首先我们通过 `tf.compat.v1.disable_v2_behavior()` 禁用了 TensorFlow 2.0 的行为，然后通过 `tf.compat.v1.variable_scope()` 创建了两个命名空间 "one" 和 "two"。在每个命名空间中，我们通过 `tf.compat.v1.get_variable()` 方法创建了一个名为 "f" 的变量 o 和 o1。

接下来，我们使用 `assert` 语句来判断变量 o 和 o1 是否相等。如果相等，程序会打印出 "相等..."。如果不相等，程序会抛出 AssertionError。

总的来说，这段代码的作用是创建两个命名空间，并在其中分别创建一个名为 "f" 的变量，然后检查这两个变量是否相等。如果相等，就输出 "相等..."。