使用Python中的get_network_fn()函数生成网络结构

在Python中，可以使用get_network_fn()函数来生成网络结构。这个函数是TensorFlow中的一个函数，可以根据提供的网络名称和预训练模型名称返回网络模型。

get_network_fn()函数可以从slim模块中导入。首先，我们需要安装tensorflow和tf-slim库，可以使用以下命令安装：

pip install tensorflow tf-slim

然后，在Python代码中导入相关库：

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.slim as slim

接下来，我们可以定义网络名称和预训练模型名称：

network_name = 'resnet_v1'
pretrained_model = 'resnet_v1_50.ckpt'

然后，可以使用get_network_fn()函数获取网络模型：

network_fn = slim.nets.get_network_fn(network_name)

这个函数返回的是一个网络函数，可以使用这个函数创建网络。例如，下面是一个创建ResNet-50网络并加载预训练模型的示例代码：

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.slim as slim

network_name = 'resnet_v1'
pretrained_model = 'resnet_v1_50.ckpt'

# 导入ResNet-50网络模型
network_fn = slim.nets.get_network_fn(network_name)

# 定义网络的输入
inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 224, 224, 3])

# 创建ResNet-50网络
logits, end_points = network_fn(inputs)

# 导入预训练模型
variables_to_restore = slim.get_variables_to_restore()
init_fn = slim.assign_from_checkpoint_fn(pretrained_model, variables_to_restore)

# 创建会话并导入预训练模型
sess = tf.Session()
init_fn(sess)

# 打印网络输出
print(logits)

在这个示例中，我们首先导入tensorflow和tf-slim库，然后定义了网络名称和预训练模型名称。接下来，使用get_network_fn()函数获取网络模型函数network_fn，然后定义了网络的输入。使用network_fn函数创建网络，网络输出保存在logits变量中。

然后，使用slim.get_variables_to_restore()函数获取需要恢复的变量，使用slim.assign_from_checkpoint_fn()函数创建一个从预训练模型中恢复变量的函数init_fn。

最后，创建tensorflow会话并执行init_fn函数来导入预训练模型。可以使用sess.run()函数来获取网络的输出。

以上是使用Python中的get_network_fn()函数生成网络结构的一个示例。可以根据实际需求自定义网络名称和预训练模型名称，并根据导入的预训练模型进行相应的操作。