高效利用Python中的overfeat_arg_scope()函数进行图像识别任务

overfeat_arg_scope()函数是TensorFlow中的一个辅助函数，用于帮助构建图像识别任务的网络模型。

overfeat_arg_scope()函数的定义如下：

def overfeat_arg_scope(weight_decay=0.0005):
  with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.fully_connected],
                      activation_fn=tf.nn.relu,
                      weights_initializer=tf.truncated_normal_initializer(0.0, 0.01),
                      weights_regularizer=slim.l2_regularizer(weight_decay),
                      biases_initializer=tf.constant_initializer(0.1)):
      with slim.arg_scope([slim.conv2d], padding='SAME') as arg_sc:
          return arg_sc

overfeat_arg_scope()函数接受一个weight_decay参数，用于控制权重的正则化项，默认值为0.0005。该函数首先通过slim.arg_scope()函数使用默认参数设置全连接层与卷积层的激活函数、权重初始化方法、权重正则化项和偏置初始化方法。然后，通过嵌套使用slim.arg_scope()函数设置卷积层的padding方式为'SAME'。

使用overfeat_arg_scope()函数可以帮助我们快速定义一个网络模型，下面是一个使用overfeat_arg_scope()函数的例子：

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

def overfeat(input, num_classes=1000, is_training=False):
    with slim.arg_scope(slim.nets.overfeat.overfeat_arg_scope()):
        net = slim.repeat(input, 2, slim.conv2d, 64, [3, 3], scope='conv1')
        net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool1')
        net = slim.repeat(net, 2, slim.conv2d, 128, [3, 3], scope='conv2')
        net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool2')
        net = slim.repeat(net, 4, slim.conv2d, 256, [3, 3], scope='conv3')
        net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool3')
        net = slim.repeat(net, 4, slim.conv2d, 512, [3, 3], scope='conv4')
        net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool4')
        net = slim.repeat(net, 4, slim.conv2d, 512, [3, 3], scope='conv5')
        net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool5')
        net = slim.conv2d(net, 4096, [7, 7], padding='VALID', scope='fc6')
        net = slim.dropout(net, 0.5, is_training=is_training, scope='dropout6')
        net = slim.conv2d(net, 4096, [1, 1], scope='fc7')
        net = slim.dropout(net, 0.5, is_training=is_training, scope='dropout7')
        net = slim.conv2d(net, num_classes, [1, 1], activation_fn=None, normalizer_fn=None, scope='fc8')

        return tf.squeeze(net, [1, 2], name='fc8/squeezed')

# 输入图片为224x224x3大小
inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 224, 224, 3], name='inputs')
outputs = overfeat(inputs, num_classes=10, is_training=True)

# 使用overfeat_arg_scope()定义的网络模型打印出来
print(outputs)

在上述例子中，我们定义了一个名为overfeat()的函数来构建网络模型。首先，通过slim.arg_scope(slim.nets.overfeat.overfeat_arg_scope())使用overfeat_arg_scope()函数为整个网络模型设置参数。然后，使用slim.repeat()函数重复堆叠了多个卷积层和最大池化层，通过slim.dropout()函数添加了dropout层，最后通过slim.conv2d()函数生成了分类输出。

通过这个例子，我们可以看到overfeat_arg_scope()函数的作用是帮助我们快速设置网络模型的参数，减少了手动设定参数的麻烦，并且可以提高代码的可读性。