TensorFlow.contrib.framework.python.opsarg_scope()的用法示例与演示

TensorFlow.contrib.framework.python.opsarg_scope()是TensorFlow中的一个修饰符，用于给一个操作或者函数的参数设置默认值。

使用示例：

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

def my_func(x, y, z=3):
    return x * y * z

with arg_scope([my_func], z=5):
    result = my_func(2, 4)
    print(result) # 输出40，因为z的默认值被修改为5

在上面的例子中，我们定义了一个my_func函数，它有三个参数x、y和z，其中z有一个默认值3。然后我们使用arg_scope修饰符给my_func函数的参数z设置了一个新的默认值5。在arg_scope的作用域内，调用my_func函数时，z的默认值将会被重置为5，所以最终的结果是40。

另外，TensorFlow还提供了arg_scope的嵌套使用，可以给不同的函数设置不同的默认值，具体示例如下：

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

def my_func_1(x, y, z=3):
    return x * y * z

def my_func_2(x, y, z=4):
    return x * y * z

with arg_scope([my_func_1], z=5):
    with arg_scope([my_func_2], z=6):
        result_1 = my_func_1(2, 4)
        result_2 = my_func_2(2, 4)
        print(result_1, result_2) # 输出40和48，分别对应my_func_1和my_func_2的计算结果

在这个例子中，我们定义了两个函数my_func_1和my_func_2，它们的参数z分别有默认值3和4。通过嵌套使用arg_scope，我们分别给这两个函数的参数z设置了新的默认值5和6。在arg_scope的作用域内，调用这两个函数时，它们的参数z的默认值被重置为新的值，所以最终的结果分别是40和48。

总结来说，TensorFlow.contrib.framework.python.opsarg_scope()可以用于给一个函数的参数设置默认值，从而简化代码编写和调用。这个修饰符可以单独使用，也可以嵌套使用。