Python中使用get_network_fn()函数生成网络

get_network_fn()函数在TensorFlow中用于加载预训练的网络模型。它可以获取在ImageNet数据集上预训练的VGG、ResNet、Inception等网络。以下是使用get_network_fn()函数生成网络的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.slim.nets import vgg, resnet_v1, inception

# 设置要使用的网络模型
model_name = 'vgg_16'  # 可选的模型有：'vgg_16', 'vgg_19', 'resnet_v1_50', 'resnet_v1_101', 'inception_v1', 'inception_v2', 'inception_v3', 'inception_v4'

# 输入的图片
input_image = tf.placeholder(shape=[None, 224, 224, 3], dtype=tf.float32)

# 调用get_network_fn()函数获取网络模型
network_fn = tf.contrib.slim.nets.get_network_fn(model_name, num_classes=1000, is_training=False)

# 使用网络模型生成预测结果
logits, end_points = network_fn(input_image)

# 加载预训练的参数
saver = tf.train.Saver()
sess = tf.Session()
saver.restore(sess, 'models/'+model_name+'.ckpt')

# 使用预训练的网络模型进行预测
input_data = ...  # 输入的图像数据
preprocessed_input_data = ...  # 预处理输入数据（例如：归一化、调整尺寸等）
predictions = sess.run(logits, feed_dict={input_image: preprocessed_input_data})

# 打印预测结果
print(predictions)

在上面的示例代码中，首先我们指定了要使用的网络模型，这里选择了VGG-16作为例子。然后，我们定义了一个输入占位符用于接收输入的图像数据。接下来，我们调用get_network_fn()函数，并传入网络模型名称、类别数量和是否进行训练的标志。然后，我们调用返回的网络函数，传入输入图像数据，生成预测结果。最后，我们加载预训练的参数并进行网络预测。

使用get_network_fn()函数可以方便地加载预训练的网络模型并进行预测。根据不同的需求，可以使用不同的模型进行图像分类、目标检测、图像生成等任务。