如何在Tensorflow的当前作用域之外创建变量？

在TensorFlow中，可以使用tf.variable_scope()函数在当前作用域之外创建变量。tf.variable_scope()函数允许我们在不同的作用域中创建变量，并且可以通过指定作用域的名称来管理和组织变量。

下面是在TensorFlow中在当前作用域之外创建变量的步骤：

使用tf.variable_scope()函数创建一个新的作用域，可以指定作用域的名称。
在新的作用域中使用tf.get_variable()函数创建变量。tf.get_variable()函数可以指定变量的名称、形状和数据类型。
在需要使用变量的地方，可以通过tf.get_variable()函数来获取已经创建的变量。

以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf

# 在当前作用域之外创建变量
with tf.variable_scope("my_scope"):
    # 在新的作用域中创建变量
    my_variable = tf.get_variable("my_variable", shape=[1], dtype=tf.float32)

# 在当前作用域中使用变量
with tf.variable_scope("my_scope", reuse=True):
    # 获取已经创建的变量
    my_variable = tf.get_variable("my_variable")

# 使用变量进行计算
result = tf.multiply(my_variable, 2.0)

# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()

# 创建会话并运行计算图
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(sess.run(result))

在上面的示例中，我们首先在名为"my_scope"的作用域中创建了一个名为"my_variable"的变量。然后，在同一个作用域中，我们通过设置reuse=True来获取已经创建的变量。最后，我们使用变量进行计算并打印结果。

请注意，这只是在TensorFlow中在当前作用域之外创建变量的一种方法，还有其他的方法可以实现相同的效果。