name_scope仅仅作用于操作上，并且不影响variable_scope。这么说有点抽象，如下代码：
import tensorflow as tf
with tf.variable_scope('root') as scope:
var1 = tf.get_variable('var1', shape=[1], dtype=tf.float32)
var2 = tf.get_variable('var2', shape=[1], dtype=tf.float32)
sum1 = var1 + var2
with tf.name_scope('plus'):
sum2 = var1 + var2
var3 = tf.get_variable('var3', shape=[1], dtype=tf.float32)
print(var1.name)
print(var2.name)
print(sum1.name)
print(sum2.name)
print(var3.name)
输出：
root/var1:0
root/var2:0
root/add:0
root/plus/add:0
root/var3:0
很容易看出，sum2与var3之间的区别，name_scope只对运算操作有效（添加一个子scope），并且不影响新的Variable。
