详解Python中get_network_fn()函数的使用方法

get_network_fn()函数是TensorFlow中的一个函数，用于获取已经预训练好的神经网络模型。

在TensorFlow中，有很多经典的神经网络模型，如VGG、ResNet、Inception等，在一些任务中，我们可以使用这些已经预训练好的模型作为特征提取器，或者进行微调来解决自己的问题。而get_network_fn()函数就是用于获取这些预训练好的模型。

下面是get_network_fn()函数的使用方法：

1. 导入必要的库：

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

2. 定义图片输入的占位符：

input_images = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 224, 224, 3])

3. 使用get_network_fn()函数获取网络模型：

network_fn = vgg.vgg_16

get_network_fn()函数传入的参数是网络的名称，如vgg_16，表示获取VGG-16模型。如果要获取其他模型，可以替换成其他模型的名称。

4. 使用网络模型获取特征：

logits, end_points = network_fn(input_images)

参数input_images表示输入的图片，logits表示网络的输出，end_points表示网络中的各个节点。

使用示例：

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

# 定义图片输入的占位符
input_images = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 224, 224, 3])

# 使用get_network_fn()函数获取网络模型
network_fn = vgg.vgg_16

# 使用网络模型获取特征
logits, end_points = network_fn(input_images)

with tf.Session() as sess:
    # 加载预训练好的模型参数
    variables_to_restore = tf.contrib.slim.get_variables_to_restore(include=["vgg_16"])
    init_fn = tf.contrib.slim.assign_from_checkpoint_fn("pretrained/vgg_16.ckpt", variables_to_restore)
    init_fn(sess)

    # 传入图片进行特征获取
    features = sess.run(end_points["vgg_16/conv5/conv5_3"], feed_dict={input_images: images})

上述示例中，首先定义了一个图片输入的占位符，然后使用get_network_fn()函数获取了VGG-16模型，接着使用获取的模型获取了网络的输出，即特征。最后加载预训练好的模型参数，并传入图片进行特征获取。

需要注意的是，在使用get_network_fn()函数获取模型之后，还需要加载相应的预训练好的模型参数，然后才能使用模型进行特征获取。