TensorFlow.contrib.framework.python.opsarg_scope()和arg_scope()的区别与联系

TensorFlow.contrib.framework.python.opsarg_scope()函数和arg_scope()函数都是用于设置默认的操作参数的函数，可以减少代码中的冗余，并且增加代码的可读性。

arg_scope()函数是在TensorFlow 1.3版本中引入的，它允许我们创建一个参数范围，用于为操作设置默认参数。我们可以将arg_scope()函数和with语句一起使用，这样在这个范围内的所有操作都会自动地使用指定的默认参数。

而TensorFlow.contrib.framework.python.opsarg_scope()函数是一个更低级别的函数，它是arg_scope()函数的底层实现。arg_scope()函数实际上是调用了opsarg_scope()函数。

下面我们通过使用LeNet-5网络的例子来演示这两个函数的用法。

首先，我们导入需要的库：

import tensorflow as tf

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

接下来，我们定义LeNet-5网络的网络结构：

def lenet5(input, num_classes):

    #  层卷积层

    with tf.variable_scope('conv1'):

        net = tf.contrib.layers.conv2d(input, 6, 5, padding='VALID')

        net = tf.contrib.layers.max_pool2d(net, 2, padding='SAME')

    # 第二层卷积层

    with tf.variable_scope('conv2'):

        net = tf.contrib.layers.conv2d(net, 16, 5, padding='VALID')

        net = tf.contrib.layers.max_pool2d(net, 2, padding='SAME')

    # 全连接层

    with tf.variable_scope('fc'):

        net = tf.contrib.layers.flatten(net)

        net = tf.contrib.layers.fully_connected(net, 120)

        net = tf.contrib.layers.fully_connected(net, 84)

        net = tf.contrib.layers.fully_connected(net, num_classes, activation_fn=None)

    return net

然后，我们使用arg_scope()函数来为网络中的卷积操作设置默认参数：

with tf.contrib.framework.arg_scope([tf.contrib.layers.conv2d], padding='SAME',

                                    activation_fn=tf.nn.relu):

    # 随机生成输入

    input = tf.random_uniform([32, 28, 28, 1])

    # 前向传播

    output = lenet5(input, 10)

    

最后，我们使用TensorFlow的Session来运行计算图并进行训练：

with tf.Session() as sess:

    # 初始化变量

    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 加载MNIST数据集

    mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

    # 进行训练

    for i in range(1000):

        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(32)

        sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

    # 在测试集上进行测试

    accuracy = sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})

    print("Test Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100))