TensorFlow.contrib.framework.python.ops中文官方文档及源码解析

TensorFlow.contrib.framework是TensorFlow中的一个子模块，包含了一些实用的函数和操作，用于构建高级的神经网络模型。它提供了一些高级功能，如模型的保存和加载，多任务学习，以及一些与模型结构相关的操作。

TensorFlow.contrib.framework.python.ops模块中的函数和操作有很多，下面我们来看一些常用的函数和操作，并提供一些使用例子。

1. tf.contrib.framework.add_arg_scope(fn): 这个函数可以用来添加一个参数作用域，它会在给定的函数上下文中添加一组参数。

例子：

@tf.contrib.framework.add_arg_scope
def conv2d(inputs, filters, kernel_size=[3, 3], activation=tf.nn.relu):
    return tf.layers.conv2d(inputs, filters, kernel_size, activation=activation)

inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 32, 32, 3])
outputs = conv2d(inputs, 64)

这个例子中，我们定义了一个卷积操作conv2d，并使用add_arg_scope函数将其添加到参数作用域中。

2. tf.contrib.framework.get_name_scope(name): 这个函数用来获取给定名称的作用域。

例子：

with tf.name_scope('my_scope'):
    scope_name = tf.contrib.framework.get_name_scope('my_scope')
    print(scope_name)

输出结果为：my_scope

这个例子中，我们在代码中定义了一个作用域my_scope，并使用get_name_scope函数获取到了这个作用域的名称。

3. tf.contrib.framework.get_or_create_global_step(graph=None): 这个函数用来获取或创建一个全局步骤变量，用于记录训练的步数。

例子：

global_step = tf.contrib.framework.get_or_create_global_step()
sess.run(global_step.initializer)

这个例子中，我们使用get_or_create_global_step函数获取到了一个全局步骤变量，并使用sess.run函数对其进行初始化。

4. tf.contrib.framework.add_variables(variables): 这个函数用来向默认的集合中添加变量。

例子：

var1 = tf.Variable(0.0, name='var1')
var2 = tf.Variable(0.0, name='var2')

tf.contrib.framework.add_variables([var1, var2])

这个例子中，我们定义了两个变量var1和var2，并使用add_variables函数将它们添加到默认的集合中。

以上是一些常用的函数和操作，还有很多其他函数和操作可以在TensorFlow.contrib.framework.python.ops模块中找到。你可以根据自己的需求去查阅官方文档或者源码，来了解更多关于这个模块的信息和用法。