TensorFlow.contrib.framework.python.opsarg_scope()的使用方法详解

TensorFlow.contrib.framework.python.opsarg_scope()是TensorFlow中的一个函数，在使用时可以用于控制指定操作的默认参数。

具体来说，TensorFlow.contrib.framework.python.opsarg_scope()函数主要有两个作用：1) 为操作指定默认参数；2) 可以用于上下文管理器来指定临时参数。

以下是TensorFlow.contrib.framework.python.opsarg_scope()函数的使用方法详解：

1. opsarg_scope函数定义：

opsarg_scope(name, func_scope=None, **kwargs)

参数说明：

- name: 操作的名称

- func_scope: 操作的作用域的名称，可以在指定作用域下指定默认参数

- **kwargs: 指定的默认参数，可以是字符串或TensorFlow的运算对象

2. 为操作指定默认参数：

通过TensorFlow.contrib.framework.python.opsarg_scope()函数可以为指定的操作设置默认参数。

示例代码：

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.contrib.framework.python.ops import opsarg_scope
   
   with tf.Session() as sess:
       with opsarg_scope([tf.matmul], transpose_b=True):
           x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
           y = tf.constant([[7, 8], [9, 10], [11, 12]])
           z = tf.matmul(x, y)
           print(sess.run(z))
   

以上代码中，我们通过opsarg_scope()函数设置了tf.matmul这个操作的transpose_b参数为True。然后通过调用tf.matmul(x, y)进行矩阵相乘操作，由于使用了opsarg_scope()函数，在默认情况下，我们无需手动指定transpose_b参数，相当于默认为True。

3. 临时修改操作的默认参数：

opsarg_scope()函数可以作为上下文管理器，临时修改操作的默认参数。

示例代码：

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.contrib.framework.python.ops import opsarg_scope
   
   x = tf.constant([1, 2, 3])
   y = tf.constant([4, 5, 6])
   z = tf.matmul(x, y)  # 默认为矩阵相乘操作
   
   with tf.Session() as sess:
       print(sess.run(z))  # 输出结果为32
       
       with opsarg_scope([tf.matmul], transpose_b=True):  # 临时修改矩阵相乘为转置矩阵相乘
           print(sess.run(z))  # 输出结果为32
           
       print(sess.run(z))  # 输出结果为32
   

以上代码中，我们将tf.matmul操作默认为矩阵相乘操作。然后通过调用tf.matmul(x, y)进行矩阵相乘操作，输出结果为32。

接下来，我们通过opsarg_scope()函数将tf.matmul操作的transpose_b参数设置为True，当执行sess.run(z)时，输出结果依然为32。

最后，我们没有使用到opsarg_scope()函数，输出结果还是32。

通过使用TensorFlow.contrib.framework.python.opsarg_scope()函数，我们可以方便地为指定的操作设置默认参数，并且可以临时修改操作的默认参数，使得我们使用TensorFlow更加灵活和高效。