在Python中创建一个简单的get_network_fn()函数

在Python中，可以创建一个简单的get_network_fn()函数，它用于获取预训练的神经网络模型。

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import slim
from tensorflow.contrib.slim.nets import inception, resnet_v2

def get_network_fn(network_name, num_classes, is_training=False):
    # Define the network architecture based on the provided network name
    
    network_func = None
    arg_scope = None
    
    if network_name == 'inception_v3':
        network_func = inception.inception_v3
        arg_scope = inception.inception_v3_arg_scope()
    elif network_name == 'resnet_v2_50':
        network_func = resnet_v2.resnet_v2_50
        arg_scope = resnet_v2.resnet_arg_scope()
    elif network_name == 'resnet_v2_101':
        network_func = resnet_v2.resnet_v2_101
        arg_scope = resnet_v2.resnet_arg_scope()
    else:
        raise ValueError('Invalid network name provided!')
    
    def network_fn(inputs):
        with slim.arg_scope(arg_scope):
            logits, end_points = network_func(inputs, num_classes=num_classes, is_training=is_training)
        
        return logits, end_points
    
    return network_fn

上述代码中，我们使用了TensorFlow的slim库来定义和加载预训练的神经网络模型。get_network_fn()函数接受三个参数：network_name表示要使用的网络模型的名称（例如'inception_v3'、'resnet_v2_50'等），num_classes表示分类问题的类别数，is_training表示模型是否在训练模式下。

该函数定义了一个局部函数network_fn，它接受输入（图像）作为参数，并返回模型的输出（logits）和中间层的输出（end_points）。函数内部根据提供的network_name选择了相应的网络模型和参数范围（arg_scope）进行构建。

以下是使用get_network_fn()函数的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import slim
from tensorflow.contrib.slim.nets import inception, resnet_v2

IMAGE_SIZE = 299
NUM_CLASSES = 1000

# Define input tensor
inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3))

# Create the network function for Inception v3
network_fn = get_network_fn('inception_v3', NUM_CLASSES, is_training=False)

# Create the network using the defined function
logits, end_points = network_fn(inputs)

# Initialize TensorFlow session
sess = tf.Session()
init_op = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init_op)

# Load pre-trained weights
variables_to_restore = slim.get_variables_to_restore()
saver = tf.train.Saver(variables_to_restore)
saver.restore(sess, 'path/to/pretrained/model.ckpt')

# Feed input data into the network and get the predictions
input_data = ...  # Your input data here
predictions = sess.run(logits, feed_dict={inputs: input_data})

# Process the predictions...

在上述示例中，我们首先定义了输入张量inputs，然后调用get_network_fn()函数创建了一个名为network_fn的网络函数。我们传递了'inception_v3'作为网络模型的名称，并指定了1000个类别和非训练模式。

然后我们创建了TensorFlow会话，并通过tf.global_variables_initializer()初始化了所有变量。接下来，我们使用slim.get_variables_to_restore()获取要恢复的变量列表，并使用tf.train.Saver()创建了一个恢复器。我们使用saver.restore()从预训练模型加载了变量。

最后，我们将输入数据input_data提供给网络，并使用sess.run()获取预测结果。你可以根据你的具体需求对预测结果进行处理。

希望以上内容对你有所帮助！