Python中如何使用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。该函数是TensorFlow提供的方便的API，用于加载预训练的模型。它会返回一个函数，该函数可以用于构建指定的网络结构。

下面是使用get_network_fn()函数生成网络结构的步骤：

1. 导入相关的库:

import tensorflow as tf
slim = tf.contrib.slim

2. 定义网络函数:

def create_model(inputs, num_classes=1000, is_training=True, scope='network'):
    with tf.variable_scope(scope, 'network', [inputs]):
        # 构建网络结构的过程
        ...
        # 返回网络输出
        return net_logits

在这个函数中，我们可以使用slim库定义网络结构。这里的inputs是输入的张量，num_classes是类别的数量，is_training是指定是否是训练模式，scope是可选的，用于区分不同的网络结构。

3. 使用get_network_fn()函数加载网络:

network_fn = slim.nets.inception.inception_v3
model_ckpt = 'inception_v3.ckpt'

inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 299, 299, 3])  # 输入图像大小为299x299x3
logits, end_points = network_fn(inputs)  # 使用get_network_fn()加载网络

在这个例子中，我们使用slim.nets.inception.inception_v3作为预定义的网络结构。然后，我们可以通过使用inputs作为输入来调用network_fn()函数，得到输出logits和end_points。

4. 加载预训练的权重:

init_fn = slim.assign_from_checkpoint_fn(model_ckpt, slim.get_model_variables())  # 加载预训练的权重

使用slim.assign_from_checkpoint_fn()函数加载预训练的权重，其中model_ckpt是预训练模型的路径，slim.get_model_variables()返回所有需要加载的变量。

5. 创建会话并运行网络:

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())  # 初始化变量
    init_fn(sess)  # 加载预训练的权重
    
    # 使用网络进行预测
    input_data = ...  # 准备输入数据
    output_logits = sess.run(logits, feed_dict={inputs: input_data})

首先，在创建会话之前，我们需要初始化变量。然后，我们调用init_fn()函数，将预训练的权重加载到会话中。最后，我们可以通过运行logits来使用网络进行预测，其中input_data是输入的数据。

以上是使用get_network_fn()函数生成网络结构的步骤和示例。根据不同的网络结构和需求，可以适当调整代码。