slim.arg_scope（）

slim.arg_scope可以定义一些函数的默认参数值，在scope内，我们重复用到这些函数时可以不用把所有参数都写一遍，注意它没有tf.variable_scope()划分图结构的功能，

with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.fully_connected],
                    trainable=True,
                    activation_fn=tf.nn.relu,
                    weights_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01),
                    weights_regularizer=slim.l2_regularizer(0.0001)):
    with slim.arg_scope([slim.conv2d],
                        kernel_size=[3, 3],
                        padding='SAME',
                        normalizer_fn=slim.batch_norm):
        net = slim.conv2d(net, 64, scope='conv1'))
        net = slim.conv2d(net, 128, scope='conv2'))
        net = slim.conv2d(net, 256, [5, 5], scope='conv3'))

slim.arg_scope的用法基本都体现在上面了。一个slim.arg_scope内可以用list来同时定义多个函数的默认参数（前提是这些函数都有这些参数），另外，slim.arg_scope也允许相互嵌套。在其中调用的函数，可以不用重复写一些参数（例如kernel_size=[3, 3]），但也允许覆盖（例如最后一行，卷积核大小为[5，5]）。