在Python中使用nets.inception_resnet_v2inception_resnet_v2_base()函数进行图像分类的实例

在Python中，可以使用TensorFlow的tf-slim库中的inception_resnet_v2模型来进行图像分类。模型的基本结构可以通过调用tf_slim.nets.inception_resnet_v2.inception_resnet_v2_base函数来获取。下面是一个使用inception_resnet_v2_base函数进行图像分类的例子。

首先，我们需要导入必要的库并下载预训练的inception_resnet_v2模型的checkpoint文件：

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

# 下载预训练的模型checkpoint文件
url = "http://download.tensorflow.org/models/inception_resnet_v2_2016_08_30.tar.gz"
ckpt_dir = "inception_resnet_v2_2016_08_30"
ckpt_file = tf.keras.utils.get_file("inception_resnet_v2_2016_08_30.tar.gz", url, untar=True, cache_dir='.')

然后，我们可以定义一个函数来构建inception_resnet_v2网络并加载预训练的参数：

def build_inception_resnet_v2(inputs):
    # 构建inception_resnet_v2网络
    with slim.arg_scope(tf.contrib.slim.nets.inception_resnet_v2.inception_resnet_v2_arg_scope()):
        net, end_points = tf.contrib.slim.nets.inception_resnet_v2.inception_resnet_v2_base(inputs)
    
    # 加载预训练的参数
    variables_to_restore = tf.contrib.framework.get_variables_to_restore(include=['InceptionResnetV2'])
    init_fn = tf.contrib.framework.assign_from_checkpoint_fn(ckpt_file, variables_to_restore)
    
    return net, init_fn

可以看到，我们使用了tf.contrib.slim.nets.inception_resnet_v2_arg_scope来设置默认的网络参数，并通过inception_resnet_v2_base函数构建了inception_resnet_v2网络。然后，我们使用tf.contrib.framework.get_variables_to_restore函数获取需要加载的变量，并使用tf.contrib.framework.assign_from_checkpoint_fn函数定义了一个初始化函数init_fn，用于加载预训练的参数。

接下来，我们可以使用这个函数来构建网络并进行图像分类：

# 定义输入
inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 299, 299, 3])

# 构建网络并加载预训练的参数
net, init_fn = build_inception_resnet_v2(inputs)

# 定义分类层
with tf.variable_scope('Logits'):
    net = slim.conv2d(net, num_classes, [1, 1], activation_fn=None, 
                      normalizer_fn=None, scope='Conv2d_1c_1x1')
    logits = tf.squeeze(net, [1, 2])
    predictions = slim.softmax(logits)
    
# 创建会话并初始化参数
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

# 加载预训练的参数
init_fn(sess)

# 加载图像并进行分类
image = load_image("test.jpg")
image = preprocess_image(image)
prediction = sess.run(predictions, feed_dict={inputs: [image]})
print(prediction)

在以上代码中，我们首先定义了输入的placeholder，然后使用build_inception_resnet_v2函数构建网络并加载预训练的参数。然后，我们在网络的输出上添加一个1x1的卷积层和softmax层来进行分类。最后，我们创建了一个会话sess，并加载了预训练的参数。

在图片加载后，我们将其预处理并通过sess.run函数将其传入模型，得到最终的预测结果。预测结果是一个概率向量，可以通过索引找到对应的类别标签。

以上就是使用inception_resnet_v2_base函数进行图像分类的Python示例。我们首先定义了一个函数来构建网络并加载预训练的参数，然后使用这个函数来构建网络并进行图像分类。