tf.contrib.opt.ScipyOptimizerInterface 解释一下这个函数的作用，并举出一些例子

`tf.contrib.opt.ScipyOptimizerInterface`是TensorFlow的一个优化器接口，它是基于Scipy优化库实现的，可以使用Scipy中的优化算法在TensorFlow中执行优化过程。它的作用是提供一种简单的方法来优化TensorFlow模型中的参数，无需手动处理梯度和更新参数。

使用`ScipyOptimizerInterface`时，可以选择使用Scipy中的任何优化算法，例如BFGS、L-BFGS-B、TNC、SLSQP等，也可以自定义算法。它的主要参数包括：损失函数、变量列表、优化算法、优化器参数和停止条件。

以下是一个例子，演示如何使用`ScipyOptimizerInterface`来最小化损失函数：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.opt import ScipyOptimizerInterface

# 构建模型
x = tf.Variable(1.0)
y = tf.Variable(2.0)
loss = tf.square(x) + tf.square(y)

# 创建优化器
optimizer = ScipyOptimizerInterface(loss, var_list=[x, y], method='L-BFGS-B', options={'maxiter': 1000})

# 执行优化
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    optimizer.minimize()
    print(sess.run([x, y])) # 输出最小化后的x和y的值

在这个例子中，我们定义了一个损失函数`loss`，它是`x`和`y`的平方和。然后，我们使用`ScipyOptimizerInterface`来最小化这个损失函数，使用L-BFGS-B算法，并设置最大迭代次数为1000。最后，我们通过`minimize()`方法执行优化并输出最小化后的`x`和`y`的值。

需要注意的是，`ScipyOptimizerInterface`适用于小型模型或小型数据集，不适用于大型模型或大型数据集。因为它是基于Scipy库实现的，而Scipy库中的优化算法在处理大型数据时会变得非常慢。因此，在处理大型模型或大型数据集时，最好使用基于TensorFlow的优化器，如Adam、Adagrad、RMSProp等。