TensorFlow.contrib.framework.python.opsarg_scope()在模型构建中的作用

tf.contrib.framework.python.ops.arg_scope()是一个用于修改操作的默认参数的上下文管理器。它允许我们在模型构建过程中，通过传递一个参数字典来改变特定操作的默认参数。

在使用tf.contrib.framework.python.ops.arg_scope()之前，我们需要先了解一下TensorFlow中的默认参数。TensorFlow提供了一些操作函数，这些函数都有一组默认的参数。当我们在构建我们自己的模型时，我们可以选择保留默认参数，或者通过参数覆盖的方式来修改它们。但是，如果我们的某个模型中有很多操作，并且我们想对其中的一组操作共享相同的参数，那么手动修改每个操作的参数将显得非常冗长和困难。

在这种情况下，tf.contrib.framework.python.ops.arg_scope()是非常有用的。它允许我们在一个上下文管理器中指定一组共享的参数，从而简化模型构建过程。

下面，我们举一个使用tf.contrib.framework.python.ops.arg_scope()的例子来说明它的作用。假设我们要构建一个卷积神经网络模型，模型中有多个卷积层，且每个卷积层都需要指定相同的卷积参数：卷积核大小为3x3，步长为1，padding方式为SAME。

首先，我们需要定义一个函数来创建卷积层，函数的输入参数除了输入张量之外，还需要一个参数scope，用来指定操作的名称作用域。在函数中，我们使用tf.contrib.framework.python.ops.arg_scope()来设置共享参数。

def conv_layer(inputs, scope):
    with tf.contrib.framework.python.ops.arg_scope([tf.contrib.layers.conv2d], kernel_size=[3, 3], stride=[1, 1], padding='SAME'):
        conv = tf.contrib.layers.conv2d(inputs, num_outputs=32, scope=scope)
        return conv

在以上代码中，我们调用tf.contrib.framework.python.ops.arg_scope()函数，并传递了一个参数字典[tf.contrib.layers.conv2d]。这个参数字典中，我们指定了kernel_size，stride和padding三个参数的默认值。因此，通过上述代码，我们将为每个卷积层指定相同的默认参数。

接下来，我们使用conv_layer()函数来构建我们的卷积神经网络模型。

def my_model(inputs):
    conv1 = conv_layer(inputs, 'conv1')
    conv2 = conv_layer(conv1, 'conv2')
    conv3 = conv_layer(conv2, 'conv3')
    # more convolutional layers...

    return conv3

在上述代码中，我们使用conv_layer()函数来创建卷积层。由于我们在arg_scope中设置了默认参数，因此在每个卷积层中，我们不需要再手动指定参数。这样可以大大简化模型构建过程。

使用tf.contrib.framework.python.ops.arg_scope()的好处是，当我们想要修改参数时，只需要修改一处，而不需要在每个卷积层中手动修改。例如，如果我们想要将卷积核大小改为5x5，在arg_scope中修改默认参数即可。

def conv_layer(inputs, scope):
    with tf.contrib.framework.python.ops.arg_scope([tf.contrib.layers.conv2d], kernel_size=[5, 5], stride=[1, 1], padding='SAME'):
        conv = tf.contrib.layers.conv2d(inputs, num_outputs=32, scope=scope)
        return conv

通过这种方式，我们可以方便地修改一组操作的默认参数，从而大大简化模型构建过程，并提高代码的可读性和可维护性。