上一篇文章中我們介紹了arg_scope函數，它在每一層嵌套中update當前字典中參數形成新的字典，并入棧。那么這些參數是怎么作用到代碼塊中的函數的呢？比如說如下情況：

with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.separable_conv2d],weights_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=weights_initializer_stddev),activation_fn=activation_fn,normalizer_fn=slim.batch_norm if use_batch_norm else None):with slim.arg_scope([slim.batch_norm], **batch_norm_params):slim.conv2d(features,num_classes,kernel_size=kernel_size,rate=rate,activation_fn=None,normalizer_fn=None,scope=scope))

　　原理就是使用add_arg_scope函數裝飾op，那么op就能查找棧中字典的參數并使用他們，主要代碼和上篇文章很類似。

def func_with_args(*args, **kwargs):
　　current_scope = current_arg_scope()
　　current_args = kwargs
　　key_func = arg_scope_func_key(func)
　　if key_func in current_scope:
　　　　current_args = current_scope[key_func].copy()
　　　　current_args.update(kwargs)
　　return func(*args, **current_args)

　　代碼邏輯就是先得到當前字典current_arg_scope，此時為{‘conv2d: kargs, 'separable_2d':kargs, 'batch_norm': batch_norm_params}（這里kargs是我偷懶沒把代碼中initializer等謄寫下來），current_args是代碼塊中參數，這里是features，num_classes等，key_func是’conv2d‘，循環就是如果在字典中有與之相關的參數，則把參數用到函數中。

結語

　　寫的好像有些簡單，下次有靈感再好好改一下。? ? ??最后編輯于11:44:51 2018-07-30

轉載于:https://www.cnblogs.com/zzy-tf/p/9389792.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的tf.contrib.slim add_arg_scope的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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