TF2.0中从tensorflow.contrib.framework.python.ops导入arg_scope的等价物？

在TF2.0中，从tensorflow.contrib.framework.python.ops导入arg_scope的等价物是使用tf.keras中的@tf.function装饰器和tf.keras.backend.set_learning_phase函数。

arg_scope是TensorFlow 1.x中的一个功能，它允许在构建神经网络时为一组操作指定默认参数。这样可以减少代码的重复性，并提高代码的可读性。然而，在TensorFlow 2.0中，tf.keras已经成为主要的高级API，arg_scope不再直接支持。

在TF2.0中，可以使用@tf.function装饰器来定义一个函数为TensorFlow计算图。这样，函数中的所有操作将被自动转换为计算图的节点。通过使用tf.keras.backend.set_learning_phase函数，可以设置计算图的训练或推理阶段。

下面是一个示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D

@tf.function
def my_model(inputs):
    # 设置计算图的训练阶段
    tf.keras.backend.set_learning_phase(True)

    # 定义一些操作
    with tf.name_scope('conv1'):
        x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(inputs)
    with tf.name_scope('pool1'):
        x = MaxPooling2D((2, 2))(x)

    return x

# 使用示例
inputs = tf.random.normal((1, 28, 28, 1))
output = my_model(inputs)

在这个示例中，@tf.function装饰器将my_model函数转换为计算图。tf.keras.backend.set_learning_phase函数用于设置计算图的训练阶段。在函数中，可以使用tf.keras.layers中的各种层来构建模型。

这是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行扩展和修改。关于tf.keras的更多信息，你可以参考腾讯云的产品文档：tf.keras产品文档。