使用nets.resnet_utils构建自定义卷积神经网络

nets.resnet_utils是一个针对ResNet网络的辅助模块，用于构建自定义的卷积神经网络。在本文中，我们将学习如何使用nets.resnet_utils构建自定义的ResNet网络，并提供一个示例来说明其用法。

首先，我们需要安装tensorflow和nets库。可以使用以下命令来安装：

pip install tensorflow
pip install git+https://github.com/tensorflow/models.git

接下来，我们将导入必要的库：

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

接下来，我们将创建一个自定义的ResNet网络。我们可以使用resnet_utils模块中的函数进行构建。最常用的函数是resnet_v2_block()，它表示ResNet v2的基本块，该函数接受输入张量、输出通道数和步长作为参数，并返回一个新的张量。

接下来是一个使用resnet_v2_block()函数创建自定义ResNet网络的示例：

def my_resnet(inputs, num_classes=1000, is_training=True):
    # 定义ResNet的基本块
    block = resnet_utils.resnet_v2_block

    # 创建ResNet的输入层
    with slim.arg_scope(resnet_utils.resnet_arg_scope(is_training=is_training)):
        net = tf.layers.conv2d(inputs, 64, [7, 7], strides=(2, 2), padding='SAME', activation=tf.nn.relu)
        net = tf.layers.max_pooling2d(net, [3, 3], strides=(2, 2), padding='SAME')

    # 创建ResNet的4个阶段（blocks）
    net = block(net, 64, num_blocks=3, stride=1)    #       阶段
    net = block(net, 128, num_blocks=4, stride=2)   # 第二阶段
    net = block(net, 256, num_blocks=6, stride=2)   # 第三阶段
    net = block(net, 512, num_blocks=3, stride=2)   # 第四阶段

    # 添加全局平均池化层
    net = tf.reduce_mean(net, [1, 2])

    # 添加全连接层
    net = tf.layers.dense(net, num_classes)

    return net

在上面的示例中，我们首先定义了resnet_v2_block()函数作为ResNet基本块的别名。然后，我们使用layers模块创建ResNet的输入层，该层包括一个卷积层和一个最大池化层。接下来，我们使用resnet_v2_block()函数创建ResNet的4个阶段（blocks）。每个阶段使用不同的输出通道数和步长。然后，我们通过全局平均池化层对特征进行池化，并使用全连接层将其映射到类别数。最后，我们返回输出的张量net。

接下来，我们使用自定义的ResNet网络对图像进行分类的示例代码：

# 加载预训练权重
pretrained_weights = 'path/to/pretrained/weights'
inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 224, 224, 3])

# 创建自定义的ResNet网络
logits = my_resnet(inputs, num_classes=1000, is_training=False)

# 创建预测结果
predictions = tf.nn.softmax(logits)

# 创建会话
with tf.Session() as sess:
    # 加载预训练权重
    saver = tf.train.Saver()
    saver.restore(sess, pretrained_weights)

    # 使用自定义ResNet网络进行预测
    input_data = ...  # 输入图像数据
    pred = sess.run(predictions, feed_dict={inputs: input_data})

    # 打印预测结果
    print(pred)

在上面的示例中，我们首先加载预训练权重，并创建一个输入占位符。然后，我们使用my_resnet()函数创建自定义ResNet网络。接下来，我们创建预测结果，使用softmax函数对输出进行归一化，然后创建一个会话。

在会话中，我们加载预训练权重，并使用自定义ResNet网络进行预测。我们将输入图像数据作为输入，使用feed_dict参数传递给占位符。最后，我们通过打印预测结果来查看分类结果。

总结起来，使用nets.resnet_utils构建自定义卷积神经网络可以通过定义ResNet的基本块和阶段来创建网络结构，并使用预训练权重进行预测。以上是一个使用例子，可以根据实际需求进行修改和扩展。