嵌套参数范围

Question

我需要帮助来理解 TensorFlow 中的这个嵌套参数范围：

def vgg_arg_scope(weight_decay=0.0005):
  """Defines the VGG arg scope.
  Args:
    weight_decay: The l2 regularization coefficient.
  Returns:
    An arg_scope.
  """
  with arg_scope(
          [layers.conv2d, layers_lib.fully_connected],
          activation_fn=nn_ops.relu,
          weights_regularizer=regularizers.l2_regularizer(weight_decay),
          biases_initializer=init_ops.zeros_initializer()):
    with arg_scope([layers.conv2d], padding='SAME') as arg_sc:
        return arg_sc

我的理解是外层作用域适用于函数

[layers.conv2d, layers_lib.fully_connected]. 

内层作用域有什么作用？

Answer 1

内部 arg_scope 将padding='SAME' 应用于layers.conv2d，但不适用于layers_lib.fully_connected，它可能没有padding 参数。