Python中如何调用get_network_fn()函数生成网络模型

在Python中调用get_network_fn()函数以生成网络模型，首先需要安装相应的依赖库，如TensorFlow，然后要导入相关的模块和函数。以下是一个使用TensorFlow提供的slim包调用get_network_fn()函数生成网络模型的例子：

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

# 定义网络的输入张量
inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 224, 224, 3])

# 调用get_network_fn()函数生成网络模型的函数
def create_network(inputs):
    # 获取网络模型的默认参数
    with slim.arg_scope(slim.nets.resnet_v2.resnet_arg_scope()):
        # 调用get_network_fn()函数生成网络模型
        network_fn = slim.nets.resnet_v2.resnet_v2_50

        # 在网络模型的默认参数的基础上进行修改
        with slim.arg_scope([slim.batch_norm, slim.dropout], is_training=False):
            # 生成网络模型
            logits, end_points = network_fn(inputs)

        return logits, end_points

# 通过调用create_network()函数生成网络模型
logits, end_points = create_network(inputs)

# 打印网络模型的输出
print("logits:", logits)
print("end points:", end_points)

在上述例子中，get_network_fn()函数生成了一个ResNet-50的网络模型，并传入了输入张量inputs。通过create_network()函数调用get_network_fn()函数生成网络模型，并返回网络模型的输出logits和end_points。最后，打印网络模型的输出。

注意，get_network_fn()函数是一个抽象函数，其具体的调用方式和参数会根据不同的网络模型而有所不同。这里以ResNet-50为例进行说明，实际使用时需根据具体网络模型的要求进行调用。