用Python编写一个简单的get_network_fn()函数

下面是一个简单的get_network_fn()函数的Python代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import slim


def get_network_fn(num_classes):
    def network_fn(inputs):
        with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.fully_connected], activation_fn=tf.nn.relu):
            net = slim.conv2d(inputs, 32, [3, 3], scope='conv1')
            net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool1')
            net = slim.conv2d(net, 64, [3, 3], scope='conv2')
            net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool2')
            net = slim.flatten(net, scope='flatten')
            net = slim.fully_connected(net, 128, scope='fc1')
            net = slim.dropout(net, keep_prob=0.5, scope='dropout')
            net = slim.fully_connected(net, num_classes, activation_fn=None, scope='fc2')
            return net

    return network_fn


# 使用例子
input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, [None, 224, 224, 3])
num_classes = 10

network_fn = get_network_fn(num_classes)
logits = network_fn(input_tensor)
predictions = tf.argmax(logits, axis=1)

# 训练/评估代码...
# ...

这段代码实现了一个简单的卷积神经网络，它包含两个卷积层和两个全连接层。get_network_fn()函数返回了一个内部的network_fn()函数，该函数接受一个输入张量并返回网络的输出张量。变量num_classes指定了分类问题的类别数。

使用例子展示了如何使用get_network_fn()函数来创建一个具体的网络模型。首先，我们创建一个输入占位符input_tensor，并指定输入的形状为[None, 224, 224, 3]，其中None表示批量大小可以是任意值，224x224x3是输入图像的尺寸。然后，我们调用get_network_fn()函数，并传入num_classes参数，得到一个可调用的网络模型network_fn。接下来，我们使用input_tensor作为网络的输入张量，调用network_fn()函数得到网络的logits输出张量。最后，我们使用tf.argmax()获取预测结果，并可以进一步用于训练或评估。

请注意，上述的代码只是一个简单的示例，你可以根据你的需求和具体的网络结构做相应的调整和修改。