在Python中使用get_network_fn()函数生成网络图

在Python中，可以使用get_network_fn()函数来生成网络图。get_network_fn()函数是TensorFlow库中的一个函数，它可以获取预训练模型的网络结构。具体使用方法如下：

首先，需要安装TensorFlow库，可以使用以下命令进行安装：

pip install tensorflow

接下来，导入相关库和模块：

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

定义一个函数来加载预训练模型，其中get_network_fn()函数用来获取网络结构：

def load_pretrained_model(inputs):
    network_fn = vgg.vgg_16  # 使用VGG-16模型
    arg_scope = vgg.vgg_arg_scope()  # 获取VGG-16的默认参数
    with slim.arg_scope(arg_scope):
        logits, endpoints = network_fn(inputs)  # 获取网络输出和网络结构
    return logits, endpoints

使用get_network_fn()函数生成网络图：

def generate_network_graph():
    inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 224, 224, 3])  # 定义输入placeholder
    logits, endpoints = load_pretrained_model(inputs)  # 加载预训练模型

    # 生成网络图
    graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def()
    network_graph = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess, graph_def, ["logits"])

    return network_graph

以上代码中，首先定义了一个placeholder作为输入，然后调用load_pretrained_model()函数加载预训练模型，获取网络输出和网络结构。最后，使用tf.graph_util.convert_variables_to_constants()函数将网络图转换为常量，并返回网络图。

使用例子：

# 创建会话
sess = tf.Session()

# 生成网络图
network_graph = generate_network_graph()

# 保存网络图为.pb文件
tf.train.write_graph(network_graph, './', 'network_graph.pb', as_text=False)

# 关闭会话
sess.close()

以上代码中，首先创建一个会话，然后调用generate_network_graph()函数生成网络图。最后，调用tf.train.write_graph()函数将网络图保存为.pb文件。

总结：

通过get_network_fn()函数可以方便地获取预训练模型的网络结构，并使用tf.graph_util.convert_variables_to_constants()函数将网络图转换为常量。这样可以有效地保存和加载网络图，方便后续的使用和部署。