Python中使用get_network_fn()函数创建网络的示例代码

在Python中，可以使用TensorFlow提供的get_network_fn()函数来创建预训练网络模型。get_network_fn()函数接受一个预训练模型的名称和一个可选的参数num_classes来确定输出的类别数量。

下面是一个使用get_network_fn()函数创建网络的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.slim.nets import resnet_v1

def create_resnet(num_classes):
    # 定义输入大小和预处理
    image_size = resnet_v1.resnet_v1_50.default_image_size

    # 定义输入占位符
    inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, image_size, image_size, 3), name='inputs')

    # 使用get_network_fn()函数创建网络
    network_fn = resnet_v1.resnet_v1_50
    _, end_points = network_fn(inputs, num_classes=num_classes, is_training=False)

    # 输出最后一层特征和预测结果
    features = end_points['resnet_v1_50/block4']
    predictions = end_points['predictions']
    
    return inputs, features, predictions

# 使用示例
if __name__ == '__main__':
    # 设置类别数量
    num_classes = 1000

    # 创建ResNet网络
    inputs, features, predictions = create_resnet(num_classes)

    # 打印网络结构
    print('ResNet Inputs:', inputs)
    print('ResNet Features:', features)
    print('ResNet Predictions:', predictions)

在上面的示例代码中，我们使用get_network_fn()函数创建了一个ResNet网络。首先，我们导入resnet_v1模块，该模块提供了各种预定义的ResNet网络实现。然后，我们定义了一个create_resnet()函数，该函数接受一个num_classes参数来确定输出的类别数量。

在create_resnet()函数中，我们首先使用default_image_size属性获取输入图像的大小，并定义了一个输入占位符。然后，我们使用resnet_v1.resnet_v1_50作为network_fn参数来创建ResNet-50网络，并传入inputs和num_classes参数。get_network_fn()函数返回两个结果， 个结果是特征图，第二个结果是预测结果。

最后，我们在__main__中使用create_resnet()函数创建ResNet网络，并打印网络结构。

运行上面的示例代码，将会输出如下网络结构信息：

ResNet Inputs: Tensor("inputs:0", shape=(None, 224, 224, 3), dtype=float32)
ResNet Features: Tensor("resnet_v1_50/block4:0", shape=(None, 7, 7, 2048), dtype=float32)
ResNet Predictions: Tensor("resnet_v1_50/predictions:0", shape=(None, 1000), dtype=float32)

这表明我们成功创建了一个ResNet网络，并得到了输入、特征图和预测结果的张量。