Python中如何调用get_network_fn()函数生成网络结构

在Python中，可以使用get_network_fn()函数来生成网络结构。get_network_fn()函数是TensorFlow中的一个函数，它可以根据指定的模型名称和预训练的标志位来返回一个网络模型的函数。这个函数可以根据输入的特征张量生成网络的输出张量。

下面是一个使用get_network_fn()函数生成网络结构的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import slim

# 设置模型名称和预训练标志位
model_name = 'resnet_v1_50'
pretrained = False

# 获取网络模型的函数
network_fn = tf.contrib.slim.nets.get_network_fn(model_name, num_classes=1000, is_training=False)

# 创建输入张量
inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 224, 224, 3))

# 使用网络模型的函数生成网络的输出张量
logits, end_points = network_fn(inputs)

# 打印网络的输出张量
print(logits)

在上述示例中，首先设置了模型名称为'resnet_v1_50'，并指定预训练标志位为False。然后，使用get_network_fn()函数获取了网络模型的函数，并传入了模型名称、分类数目和训练标志位。接下来，创建了一个占位符张量作为输入，并使用网络模型的函数生成了网络的输出张量。最后，打印了网络的输出张量。

需要注意的是，get_network_fn()函数返回的是一个函数，调用这个函数可以得到网络的输出张量。返回的函数具有一个is_training参数，默认为False，在预测阶段需要将其设置为False，以使用预训练好的模型。

使用get_network_fn()函数可以方便地生成各种常见的深度学习网络，如ResNet、VGG、Inception等。可以根据需要选择合适的模型名称，以及是否加载预训练的权重。