TensorFlow.contrib.framework.python.opsarg_scope()和contextlib模块的关系及用法

TensorFlow.contrib.framework.python.opsarg_scope() 是 TensorFlow 提供的一个用于设置操作的默认参数的上下文管理器。它可以用来设置操作的默认参数，使得在特定的上下文环境中，所有的操作都具有相同的参数设置。

contextlib 模块是 Python 标准库中的一个模块，它提供了一些用于创建和管理上下文环境的工具函数和类。@contextlib.contextmanager 装饰器是其中的一个主要特性，它使得创建上下文管理器更加简单。

TensorFlow 中的 contrib 模块则是一个不稳定的特性集，可能会在未来的版本中发生变化。

opsarg_scope() 函数的使用主要有以下几个步骤：

1. 在需要设置默认参数的上下文中，使用 with 语句创建一个 opsarg_scope 上下文管理器。

2. 在 opsarg_scope 中，使用 TensorFlow 提供的默认参数设置函数，如 tf.contrib.framework.python.ops.arg_scope() 来设置特定操作的默认参数。

3. 在 opsarg_scope 上下文管理器中使用的默认参数将会应用于它所包含的所有操作。

下面是一个示例，演示如何使用 opsarg_scope() 和 contextlib 模块的 @contextlib.contextmanager 装饰器来设置全局默认参数：

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

@contextmanager
def global_param_setter():
    with arg_scope([tf.contrib.layers.conv2d, tf.contrib.layers.fully_connected],
                   activation_fn=tf.nn.relu,
                   weights_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.01)):
        yield

def build_model(input_tensor):
    with tf.contrib.framework.python.opsarg_scope(global_param_setter()):
        conv1 = tf.contrib.layers.conv2d(input_tensor, num_outputs=32, kernel_size=5)
        conv2 = tf.contrib.layers.conv2d(conv1, num_outputs=64, kernel_size=5)
        fc1 = tf.contrib.layers.fully_connected(conv2, num_outputs=1024)
        output = tf.contrib.layers.fully_connected(fc1, num_outputs=10, activation_fn=None)
    return output

在上面的例子中，我们定义了一个 global_param_setter() 函数，它使用 @contextlib.contextmanager 装饰器创建了一个上下文管理器。在这个上下文管理器内部，我们使用 arg_scope() 函数来设置 conv2d 和 fully_connected 操作的默认参数，包括激活函数和正则化。

在 build_model() 函数中，我们使用 opsarg_scope() 上下文管理器来应用 global_param_setter() 上下文管理器中的默认参数设置。在这个上下文环境中，所有的 conv2d 和 fully_connected 操作将会默认使用该环境中设置的参数，而不需要明确指定。

这样的好处是，在创建模型时可以减少重复的参数设置，提高代码的可读性和可维护性。另外，通过统一设置默认参数，可以方便地对模型进行全局调整。