Python中nets.inception_resnet_v2inception_resnet_v2_base()函数的用法和示例

在 Tensorflow 的 nets 包中，inception_resnet_v2 模块提供了一个函数 inception_resnet_v2_base()，它用于构建 Inception-ResNet-v2 的模型。

inception_resnet_v2_base() 的定义如下：

def inception_resnet_v2_base(inputs,
                            final_endpoint='Conv2d_7b_1x1',
                            output_stride=16,
                            align_feature_maps=False,
                            scope=None):
    ...

它接受以下参数：

- inputs：输入的张量，通常是输入图像和其他的输入特征。它是一个 4D 的张量，形状为 [batch_size, height, width, channels]。

- final_endpoint：可选参数，默认为 'Conv2d_7b_1x1' 。它指定了网络的最后一个端点，即网络最后输出的节点。可以从 'Mixed_7a'，'Conv2d_7b_1x1' 和 'global_pool' 中选择一个。

- output_stride：可选参数，默认为 16。它指定了最终输出节点的分辨率相对于输入图像的缩放比例。

- align_feature_maps：可选参数，默认为 False。它指定是否对齐所有的特征映射，以提高模型的准确性。

- scope：可选参数，默认为 None。它指定了模型的可选名称。

inception_resnet_v2_base() 函数的功能是构建 Inception-ResNet-v2 模型，但是它并不完整。它返回包含网络的各个层的字典 end_points 和最后一个端点的张量。你可以使用这个字典 end_points 来访问网络的不同层。

下面是一个使用 inception_resnet_v2_base() 函数的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.slim.nets import inception_resnet_v2

inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 299, 299, 3])

with tf.contrib.slim.arg_scope(inception_resnet_v2.inception_resnet_v2_arg_scope()):
    net, end_points = inception_resnet_v2.inception_resnet_v2_base(inputs)

# 打印网络的各个层
for end_point in end_points:
    print(end_point, end_points[end_point])
    
# 获取最后一个端点的张量
final_tensor = end_points['Conv2d_7b_1x1']

这个示例首先创建一个占位符 inputs，用于输入图像。然后，使用 inception_resnet_v2_base() 函数构建 Inception-ResNet-v2 模型。inception_resnet_v2_arg_scope() 函数是一个上下文管理器，它设置了 Inception-ResNet-v2 模型中正则化和批量归一化的默认参数。

然后，你可以通过 end_points 字典遍历网络的各个层，并访问它们的输出张量。示例中的最后一行演示了如何获取最后一个端点的张量，也就是网络的最终输出。在这个示例中，最后一个端点的名称是 'Conv2d_7b_1x1'。

总结一下，inception_resnet_v2_base() 函数可以用于构建 Inception-ResNet-v2 模型，并返回模型的各个层和最后一个端点的张量。你可以根据需要使用这些层和张量进行进一步操作和扩展。