使用get_network_fn()函数在Python中生成网络模型

get_network_fn() 函数是Tensorflow提供的一个便捷函数，用于生成预先训练好的网络模型。该函数可以根据提供的模型名称，从Tensorflow模型库中选择相应的模型，并返回一个函数，可以使用该函数来构建网络模型。

在Python中，我们可以使用get_network_fn()函数来生成网络模型。下面是一个使用ResNet50模型的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.slim.nets import resnet_v1

# 定义输入图片的尺寸
image_size = resnet_v1.resnet_v1_50.default_image_size

# 定义网络模型名称
model_name = 'resnet_v1_50'

# 使用get_network_fn()函数生成网络模型
network_fn = tf.contrib.slim.nets.get_network_fn(
    model_name,
    num_classes=1000,
    is_training=False)

# 定义输入张量
input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, image_size, image_size, 3))

# 调用网络模型函数，生成网络模型
logits, _ = network_fn(input_tensor)

# 创建一个新的会话
with tf.Session() as sess:
    # 初始化模型变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    
    # 加载预先训练好的模型权重
    model_checkpoint_path = '/path/to/pretrained_model.ckpt'
    tf.train.Saver().restore(sess, model_checkpoint_path)
    
    # 使用网络模型进行推理
    input_data = ...  # 输入数据
    output = sess.run(logits, feed_dict={input_tensor: input_data})
    print(output)

在上述例子中，我们首先导入了必要的模块和函数。然后，我们定义了输入图片的尺寸和网络模型的名称。接下来，我们使用get_network_fn()函数生成了一个网络模型函数network_fn。然后，我们定义了输入张量input_tensor，并调用网络模型函数来生成网络模型。最后，我们创建了一个新的会话，并加载了预先训练好的模型权重。最后，我们使用网络模型进行推理，并打印输出结果。

总结来说，get_network_fn()函数是一个方便的函数，可以帮助我们快速生成预先训练好的网络模型。通过该函数，我们可以方便地使用已经训练好的模型进行预测、特征提取等任务。