Python中get_network_fn()函数的使用案例

在Python中，get_network_fn()函数是通过TensorFlow提供的tf.slim模块来获取预训练网络模型的函数。该函数可以根据需要获取不同的预训练网络模型，例如VGG、ResNet等。

使用案例如下：

首先，导入所需要的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import slim
from tensorflow.contrib.slim.nets import vgg, resnet

接下来，定义一个函数来获取预训练网络模型：

def get_pretrained_model(model_name, num_classes):
    inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 224, 224, 3])
    
    if model_name == 'vgg':
        with slim.arg_scope(vgg.vgg_arg_scope()):
            logits, endpoints = vgg.vgg_16(inputs, num_classes=num_classes, is_training=False)
    elif model_name == 'resnet':
        with slim.arg_scope(resnet.resnet_arg_scope()):
            logits, endpoints = resnet.resnet_v1_50(inputs, num_classes=num_classes, is_training=False)

    return inputs, logits, endpoints

在这个例子中，我们定义了一个get_pretrained_model函数，它接收两个参数：model_name是预训练网络模型的名称，num_classes是模型的输出类别数。

然后，我们通过get_network_fn()函数获取预训练网络模型的函数：

def main():
    model_name = 'vgg'
    num_classes = 1000
    
    inputs, logits, endpoints = get_pretrained_model(model_name, num_classes)

    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        
        # 使用预训练网络模型进行推理
        images = ...  # 输入图像数据
        predictions = sess.run(endpoints['predictions'], feed_dict={inputs: images})
        
        print(predictions)

在这个例子中，我们使用VGG模型进行演示。通过调用get_pretrained_model函数，我们就可以得到VGG模型的输入节点(inputs)、输出节点(logits)以及各个中间节点(endpoints)。

然后，在Session中执行推理过程，将输入图像数据(images)传入模型，并获取预测结果(predictions)。

这里仅仅是一个简单的示例，具体使用get_network_fn()函数时需要根据需求进行相应的调整和修改。