使用Python调用get_network_fn()函数生成网络模型

在Python中使用TensorFlow的slim库，可以使用get_network_fn()函数来生成预训练的网络模型。get_network_fn()函数接收一个预定义的网络模型名称和一个参数字典作为输入，并返回用于构建网络模型的函数。

下面是一个使用get_network_fn()函数的示例：

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

# 定义参数字典
params = {
    'num_classes': 10,
    'is_training': True,
    'dropout_keep_prob': 0.5,
    'spatial_squeeze': True
}

# 定义预定义的网络模型名称
model_name = 'resnet_v1_50'

# 调用get_network_fn()函数生成网络模型
network_fn = slim.nets.get_network_fn(model_name, num_classes=params['num_classes'],
                                      is_training=params['is_training'],
                                      dropout_keep_prob=params['dropout_keep_prob'],
                                      spatial_squeeze=params['spatial_squeeze'])

# 创建输入张量
input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, [None, 224, 224, 3])

# 通过网络模型函数构建网络
logits, end_points = network_fn(input_tensor)

# 输出网络模型的张量维度
print("Logits shape:", logits.shape)
print("End Points keys:", end_points.keys())

在这个例子中，我们使用了ResNet V1 50层的预定义网络模型。get_network_fn()函数根据输入的模型名称选择相应的网络模型函数，并根据参数字典中的参数设置构建网络。在这个例子中，我们指定了类别数为10，训练模式为True，dropout保留比率为0.5以及是否对张量进行挤压操作。

然后，我们定义了一个输入张量，调用network_fn()函数生成网络模型。最后，我们打印了输出张量的维度和端点的键值。

通过以上代码，我们可以使用get_network_fn()函数方便地生成预训练的网络模型，并通过适当的输入张量进行网络模型的计算和推断。