Python中get_network_fn()函数的实际应用案例

get_network_fn()函数是在TensorFlow中经常用到的一个函数，它用于获取不同的预训练网络模型。

在深度学习中，我们常常需要使用预训练的网络模型来进行图像识别、目标检测等任务。TensorFlow提供了很多已经训练好的模型，例如VGG16、ResNet等。使用这些预训练模型可以节省训练时间，并且得到较好的识别效果。

下面将会以图像识别为例，介绍get_network_fn()函数的实际应用。

首先，我们需要安装TensorFlow和其他依赖库。可以使用pip命令安装，如下所示：

pip install tensorflow
pip install PIL

然后，我们可以开始编写代码了。首先，导入相应的库：

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.slim as slim
from PIL import Image

接下来，我们定义一个函数load_image()，用于加载图像并进行预处理：

def load_image(image_file):
    image = Image.open(image_file)
    image = image.resize((224, 224))
    image = image.convert('RGB')
    image = np.array(image) / 255.0
    image = image.reshape(1, 224, 224, 3)
    return image

然后，我们可以使用get_network_fn()函数来获取预训练的网络模型：

def get_model(model_name):
    arg_scope = tf.contrib.slim.nets.resnet_v2.resnet_arg_scope()
    with slim.arg_scope(arg_scope):
        if model_name == 'resnet50':
            network_fn = tf.contrib.slim.nets.resnet_v2.resnet_v2_50
        elif model_name == 'resnet101':
            network_fn = tf.contrib.slim.nets.resnet_v2.resnet_v2_101
        elif model_name == 'resnet152':
            network_fn = tf.contrib.slim.nets.resnet_v2.resnet_v2_152
        else:
            raise ValueError("Unsupported model: %s" % model_name)
    return network_fn

在上述代码中，我们使用了arg_scope()函数来设定默认参数，然后根据传入的参数model_name来选择不同的网络模型，例如resnet50、resnet101等。

最后，我们可以加载图像，并使用预训练的网络模型来进行图像识别：

def main():
    image_file = 'cat.jpg'
    image = load_image(image_file)

    model_name = 'resnet50'
    network_fn = get_model(model_name)

    inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None,224,224,3])
    logits, _ = network_fn(inputs)
    probabilities = tf.nn.softmax(logits)

    with tf.Session() as sess:
        saver = tf.train.Saver()
        saver.restore(sess, 'model/resnet50.ckpt')

        probs = sess.run(probabilities, feed_dict={inputs: image})
        print(probs)

在上述代码中，我们首先加载图像，然后根据传入的参数model_name获取相应的网络模型。接着，我们定义输入的placeholder以及网络模型的输出，然后使用sess.run()来计算预测结果。

最后，我们使用restore()函数加载预训练的网络模型，并通过sess.run()函数计算图像的概率分布。

以上就是get_network_fn()函数的一个实际应用案例。通过使用get_network_fn()函数，我们可以方便地获取不同的预训练网络模型，并将其应用于图像识别任务中。