tf.keras.layers.Layer怎么替代variable_scope

在TensorFlow 2.0中，`tf.keras.layers.Layer`已经默认使用了变量共享，无需手动使用`variable_scope`。

在TensorFlow 1.x中，可以通过以下方式实现`variable_scope`的功能：

1. 在自定义层的`__init__`方法中，使用`tf.variable_scope`创建域，并将其赋值给`self.scope`：

class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, name, **kwargs):
        super(MyLayer, self).__init__(name=name, **kwargs)
        self.scope = tf.variable_scope(name)

2. 在自定义层的`call`方法中，使用`tf.variable_scope`进入该域，并使用`tf.get_variable`创建或获取变量：

class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, name, **kwargs):
        super(MyLayer, self).__init__(name=name, **kwargs)
        self.scope = tf.variable_scope(name)
        
    def call(self, inputs):
        with self.scope:
            weight = tf.get_variable(name='weight', shape=[inputs.shape[-1], 10], initializer=tf.random_normal_initializer())
            bias = tf.get_variable(name='bias', shape=[10], initializer=tf.zeros_initializer())
            output = tf.matmul(inputs, weight) + bias
            return output

这样就实现了类似于`variable_scope`的功能。但是在TensorFlow 2.0中，不再需要手动创建域，可以直接使用`tf.get_variable`创建或获取变量。