我按照语言建模教程：https://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent并阅读相应的代码：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/rnn/ptb/ptb_word_lm.py .
我发现作者从第237行开始编码：
outputs = []
with tf.variable_scope("RNN"):
for time_step in range(self.num_steps):
if time_step > 0: tf.get_variable_scope().reuse_variables()
(cell_output, state) = cell(inputs[:, time_step, :], state)
outputs.append(cell_output)
output = tf.reshape(tf.concat(outputs, 1), [-1, config.hidden_size])
return output, state
我知道在调用方法 __call__ 时会创建 RNNCell （或任何其他单元格）中的变量，并且应该在第一个时间步之后共享变量 . 但在我的实验中，我删除了这一行：
if time_step > 0: tf.get_variable_scope().reuse_variables()
并打印 tf.all_variables() ：
看来我不需要编写代码来重用变量，我错了吗？
（我也在tensorflow r0.12（相应的代码：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r0.12/tensorflow/models/rnn/ptb/ptb_word_lm.py）做了这个实验，如果我删除那行，它会引发一个
ValueError：变量模型/ RNN / MultiRNNCell / Cell0 / BasicLSTMCell / Linear / Matrix已经存在，不允许 . ）
此外，如果我在同一个变量范围内创建多个 RNNCell 对象，我认为它们共享相同的变量，但实际上每个对象都会创建自己的变量 . 我真的很困惑 .