【Tensorflow】slim.arg_scope（）的使用-优快云博客

首先用@slim.add_arg_scope修饰目标函数fun1（），然后利用slim.arg_scope（）为它设置默认参数

import tensorflow as tf
slim =tf.contrib.slim
 
@slim.add_arg_scope
def fun1(a=0,b=0):
    return (a+b)
 
with slim.arg_scope([fun1],a=10):
    x=fun1(b=30)
    print(x)

运行结果为40

平常所用到的slim.conv2d( ),slim.fully_connected( ),slim.max_pool2d( )等函数在他被定义的时候就已经添加了@add_arg_scope。以slim.conv2d( )为例；

@add_arg_scope
def convolution(inputs,
                num_outputs,
                kernel_size,
                stride=1,
                padding='SAME',
                data_format=None,
                rate=1,
                activation_fn=nn.relu,
                normalizer_fn=None,
                normalizer_params=None,
                weights_initializer=initializers.xavier_initializer(),
                weights_regularizer=None,
                biases_initializer=init_ops.zeros_initializer(),
                biases_regularizer=None,
                reuse=None,
                variables_collections=None,
                outputs_collections=None,
                trainable=True,
                scope=None):

所以，在使用过程中可以直接slim.conv2d( )等函数设置默认参数。例如在下面的代码中，不做单独声明的情况下，slim.conv2d, slim.max_pool2d, slim.avg_pool2d三个函数默认的步长都设为1，padding模式都是’VALID’的。但是也可以在调用时进行单独声明。这种参数设置方式在构建网络模型时，尤其是较深的网络时，可以节省时间。

 with slim.arg_scope(
                [slim.conv2d, slim.max_pool2d, slim.avg_pool2d],stride = 1, padding = 'VALID'):
            net = slim.conv2d(inputs, 32, [3, 3], stride = 2, scope = 'Conv2d_1a_3x3')
            net = slim.conv2d(net, 32, [3, 3], scope = 'Conv2d_2a_3x3')
            net = slim.conv2d(net, 64, [3, 3], padding = 'SAME', scope = 'Conv2d_2b_3x3')

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013921430/article/details/80915696