Python中get_network_fn()函数的用法和示例

get_network_fn()函数是用于从slim模型库中获取预训练的深度神经网络模型的函数，它提供了一种方便的方法来加载预训练的模型，并返回一个定义好的模型函数。get_network_fn()函数可以通过提供模型的名称或模型的名称和版本号来确定要加载的模型。加载模型的过程中，函数会自动下载和解压缩相应的预训练权重文件。以下是对get_network_fn()函数的详细解释以及示例使用。

**用法：**

get_network_fn(model_name, model_version=None, num_classes=1000, is_training=False)

**参数解释：**

- model_name：字符串类型，要加载的模型的名称，如"inception_v1"、"vgg_16"等。

- model_version：整数类型或None，要加载的模型的版本号，默认为None。

- num_classes：整数类型，默认为1000，表示模型的输出类别数量。

- is_training：布尔类型，默认为False，表示是否加载训练好的模型。

**返回值：**

函数会返回一个定义好的模型函数，可以直接调用该函数传入输入数据，即可得到模型的输出。

**示例使用：**

首先在Python文件中导入相关的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.slim.python.slim.nets import vgg

然后就可以使用get_network_fn()函数来加载预训练的模型了：

# 基于vgg_16模型获取一个模型函数
network_fn = vgg.get_network_fn(model_name='vgg_16', num_classes=1000, is_training=False)

# 定义输入数据的placeholder
inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 224, 224, 3])

# 调用模型函数，传入输入数据，得到模型的输出
logits, end_points = network_fn(inputs)

# 创建一个会话并运行模型
with tf.Session() as sess:
    # 构建一个随机输入数据
    inputs_data = np.random.rand(1, 224, 224, 3)
    
    # 运行模型，得到模型的输出
    outputs = sess.run(logits, feed_dict={inputs: inputs_data})
    
    # 打印输出结果
    print(outputs)

在这个示例中，首先通过导入相关的库和模块来准备工作。然后，使用get_network_fn()函数来获取vgg_16模型的模型函数，该模型函数可以直接调用传入输入数据来得到模型的输出。

接下来，我们定义一个输入数据的placeholder和一个会话，并在该会话中运行模型。为了简化示例，我们生成了一个随机的输入数据，并将输入数据通过feed_dict传入模型函数中。

最后，我们使用会话运行模型，并通过打印输出结果来验证模型的输出。