Python中使用get_network_fn()函数生成网络的步骤

在Python中，可以使用get_network_fn()函数生成一个预训练的神经网络模型。该函数主要用于载入一个预定义模型并返回一个函数，以便创建该模型的实例。get_network_fn()函数通常用于加载常见的预训练模型，如VGG、ResNet、Inception等。

下面是使用get_network_fn()函数生成网络的步骤：

1. 导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import slim

2. 定义输入的占位符：

image_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, [None, 224, 224, 3])

其中，[None, 224, 224, 3]表示输入的图像尺寸为224x224，通道数为3。None表示可以接受任意数量的输入图像。

3. 调用get_network_fn()函数获取网络结构的函数：

network_fn = tf.contrib.slim.nets.vgg.vgg_19

这里以VGG-19为例，通过调用vgg_19()函数获取VGG-19网络的结构。

4. 调用网络结构的函数，生成网络的实例：

logits, end_points = network_fn(image_placeholder, num_classes=1000, is_training=False)

network_fn()函数会接收输入的占位符和其他参数，返回一个预训练网络模型的实例。logits表示网络输出的原始分类结果，end_points保存了网络中各个层的输出。

5. 使用生成的网络进行预测：

predictions = tf.argmax(logits, 1)

根据logits的输出，可以使用argmax函数获取最可能的类别标签。

以下是一个完整的使用get_network_fn()函数生成并使用网络的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import slim

# 定义输入的占位符
image_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, [None, 224, 224, 3])

# 调用get_network_fn()函数获取网络结构的函数
network_fn = tf.contrib.slim.nets.vgg.vgg_19

# 调用网络结构的函数，生成网络的实例
logits, end_points = network_fn(image_placeholder, num_classes=1000, is_training=False)

# 使用生成的网络进行预测
predictions = tf.argmax(logits, 1)

# 创建会话并加载预训练模型
with tf.Session() as sess:
    # 初始化变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 载入预训练模型的权重
    model_path = 'path_to_pretrained_model.ckpt'
    saver = tf.train.Saver()
    saver.restore(sess, model_path)

    # 定义输入图像
    image = ...  # 从某个地方获取图像数据

    # 运行预测
    feed_dict = {image_placeholder: image}
    prediction = sess.run(predictions, feed_dict)

在上面的例子中，首先导入必要的库和模块，然后定义输入的占位符。接下来，通过调用get_network_fn()函数获取网络结构的函数，并调用该函数生成网络的实例。然后使用生成的网络进行预测，最后创建会话并加载预训练模型的权重。最后，定义输入图像并运行预测，得到最终的预测结果。

这是使用get_network_fn()函数生成网络的一般步骤，可以根据具体的需求和网络模型进行相应的修改和调整。