TensorFlow.contrib.framework.python.ops常用函数及用法详解

在TensorFlow库的contrib.framework.python.ops模块中，有许多常用函数可以帮助我们更好地使用TensorFlow。下面是一些常见的函数及其用法。

1. op_scope(name, default_name=None, values=None):

- 用法：使用with关键字将操作包装在op_scope中，命名操作。带有默认名称的操作将使用默认名称命名。

- 示例：

     with tf.contrib.framework.python.ops.op_scope("my_op1"):
         x = tf.add(a, b)
     
     with tf.contrib.framework.python.ops.op_scope("my_op2", default_name="default_op"):
         y = tf.add(c, d)
     

2. strict_name_scope(name):

- 用法：使用with关键字将操作包装在strict_name_scope中，为操作命名。如果命名冲突，则引发ValueError异常。

- 示例：

     with tf.contrib.framework.python.ops.strict_name_scope("my_op"):
         x = tf.add(a, b)
     

3. add_arg_scope(function):

- 用法：使用装饰器将函数包装在add_arg_scope中，允许我们在函数调用之前更改其参数的默认值。

- 示例：

     @tf.contrib.framework.python.ops.add_arg_scope
     def my_func(x, y, z=1):
         return tf.add(x, y) * z
     
     # 将参数z的默认值更改为2
     with tf.contrib.framework.python.ops.arg_scope([my_func], z=2):
         output = my_func(a, b) # 使用参数z=2
     

4. arg_scope(functions, **kwargs):

- 用法：使用with关键字将函数包装在arg_scope中，允许我们更改函数的默认参数。可以通过前面的add_arg_scope函数进行更复杂的配置。

- 示例：

     with tf.contrib.framework.python.ops.arg_scope([tf.matmul], transpose_b=True):
         output = tf.matmul(a, b) # 等价于 tf.matmul(a, b, transpose_b=True)
     

5. with_parameter_scope(scope, values):

- 用法：使用with关键字将操作包装在with_parameter_scope中，来代替tf.get_variable_scope()来创建变量，并自动将变量添加到variables集合中。

- 示例：

     with tf.contrib.framework.python.ops.with_parameter_scope("my_parameters"):
         w = tf.get_variable("weights", shape=[3, 3])
     

6. convert_to_tensor(value, dtype=None, name=None, preferred_dtype=None):

- 用法：将提供的value转换为Tensor对象。

- 示例：

     x = tf.contrib.framework.python.ops.convert_to_tensor([1, 2, 3])
     

7. to_op_context(op):

- 用法：将一个操作（op）包装在OpContext中，并作为with块内的默认操作。

- 示例：

     with tf.contrib.framework.python.ops.to_op_context(my_op):
         x = tf.add(a, b) # 等价于 x = my_op.add(a, b)
     

这些是contrib.framework.python.ops模块中的一些常用函数及其用法。它们可以帮助我们更好地利用TensorFlow库进行深度学习任务。