tf.get_variable返回一个与给定形状不匹配的变量

tf.get_variable是TensorFlow中的一个函数，用于创建或获取一个共享变量。

共享变量是在多次调用时共享存储的变量，可以在不同的图和会话之间共享使用。tf.get_variable创建或获取的变量可以在同一个会话中多次运行，而不会因为重复创建变量而报错。

当tf.get_variable用于创建变量时，可以指定变量的名称、形状、数据类型等。如果指定的变量名称已存在，则会获取该变量而不会重新创建。如果指定的变量名称不存在，则会创建一个新的变量。

在给定形状不匹配的情况下，tf.get_variable会抛出一个ValueError异常。这是因为在创建变量时，需要明确指定变量的形状。形状不匹配可能导致维度错误或不一致的计算结果。

举例来说，如果调用tf.get_variable("weights", shape=[10, 20])创建一个形状为[10, 20]的权重变量，再次调用tf.get_variable("weights", shape=[5, 5])尝试创建形状为[5, 5]的权重变量时，会抛出形状不匹配的异常。

因此，正确使用tf.get_variable时，需要确保给定形状与之前创建的变量形状一致。如果需要更改变量的形状，可以通过其他方式来实现，如使用tf.reshape函数重新调整变量的形状。

在TensorFlow中，tf.get_variable是灵活和强大的变量创建与获取工具，可用于构建各种深度学习模型和算法。

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