TensorFlow.contrib.framework.python.opsarg_scope()函数解析

tf.contrib.framework.python.ops.arg_scope()函数是TensorFlow中的一个上下文管理器。它用于在指定作用域内设置一组ops的参数的默认值，这样可以减少代码的重复性。这个函数返回一个上下文管理器，可以将其和with语句一起使用。

使用arg_scope()函数可以非常方便地设置ops的默认参数，例如学习率、权重正则化等。在指定的作用域内，所有使用了默认参数的ops都会自动使用这些参数的默认值。这样可以减少代码量，增加代码的可读性。当我们需要为不同的层设置不同的默认参数时，arg_scope()可以非常方便地帮助我们进行参数管理。

下面我们来看一个使用arg_scope()函数的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.framework.python.ops import arg_scope


def conv_block(inputs, num_filters, kernel_size):
    with arg_scope([tf.layers.conv2d], activation=tf.nn.relu, kernel_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.001)):
        outputs = tf.layers.conv2d(inputs, num_filters, kernel_size, padding='same')
        outputs = tf.layers.max_pooling2d(outputs, pool_size=2, strides=2)
    return outputs


inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 1])
outputs = conv_block(inputs, 32, 3)

print(outputs)

在上面的代码中，我们定义了一个conv_block()函数，它接受输入inputs、卷积核个数num_filters和卷积核大小kernel_size作为参数。在函数内部，我们使用arg_scope()函数创建了一个上下文管理器，它将tf.layers.conv2d函数应用范围内的默认参数设置为激活函数为ReLU，卷积核权重的正则化项为0.001。然后，我们调用tf.layers.conv2d函数进行卷积和池化操作，并返回结果outputs。

在最后一行，我们调用conv_block()函数，并将返回的结果打印出来。可以看到，在函数内部调用tf.layers.conv2d函数时，我们没有明确地指定激活函数和卷积核权重的正则化项，但是它们都使用了上下文管理器中设置的默认值。

在上述代码中，我们只是简单地设置了tf.layers.conv2d函数的默认参数，实际上arg_scope()函数还支持更多的操作，例如用于设置某些参数的默认值为None，避免重复设置。此外，也可以通过嵌套使用多个arg_scope()函数来管理不同层的默认参数。

总结来说，tf.contrib.framework.python.ops.arg_scope()函数提供了一种便捷的方式来设置ops的默认参数。通过使用这个函数，我们可以减少代码量，提高代码的可维护性。