ネストされた引数のスコープ

Question

私はTensorFlowで、このネストされた引数のスコープを理解する上で助けを必要とする：

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 

私はunderstantは外側のレベルのスコープは、インナーレベルのスコープを何の機能

[layers.conv2d, layers_lib.fully_connected]. 

に適用されるということです行う？

Answer 1

内側arg_scopeはpadding='SAME'をlayers.conv2dに適用しますが、に適用するのではなく、おそらくpadding引数を使用しません。