tensorflow.contrib.slim：轻松实现图像分类任务

tensorflow.contrib.slim是TensorFlow提供的一个轻量级库，用于构建、训练和评估复杂模型。它能够提供一些高级的计算网络和优化算法，帮助研究者和开发者更轻松地实现图像分类任务。

首先，我们需要在使用tensorflow.contrib.slim之前安装TensorFlow。可以通过pip install tensorflow命令来安装TensorFlow，或者按照官方网站的指导安装适合自己环境的版本。

下面我们来看一个使用tensorflow.contrib.slim实现图像分类任务的例子。假设我们有一个包含1000个类别的图像分类任务，我们可以使用预训练的VGG16模型来进行训练和测试。

首先，我们需要准备数据集。我们可以使用TensorFlow提供的tf.data.Dataset API来加载数据集。假设我们有一个包含训练图像和标签的文件夹，我们可以使用以下代码来加载数据集：

import tensorflow as tf

def parse_image(filename, label):
    image_string = tf.read_file(filename)
    image = tf.image.decode_jpeg(image_string, channels=3)
    image = tf.cast(image, tf.float32)
    image = image / 255.0
    return image, label

train_filenames = [...]  # 训练图像文件名列表
train_labels = [...]  # 训练图像对应的标签列表

train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_filenames, train_labels))
train_dataset = train_dataset.map(parse_image)
train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=len(train_filenames))
train_dataset = train_dataset.batch(batch_size)

然后，我们可以使用tensorflow.contrib.slim提供的现成的模型来构建我们的分类模型。假设我们想使用VGG16模型，我们可以使用以下代码：

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

inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 224, 224, 3])
labels = tf.placeholder(tf.int32, [None])

with slim.arg_scope(vgg.vgg_arg_scope()):
    logits, end_points = vgg.vgg_16(inputs, num_classes=1000, is_training=True)

这里，我们首先定义了输入的placeholder和标签的placeholder。然后，我们使用vgg_arg_scope函数来设置模型的默认参数，比如权重的初始化方式、正则化方法等。接着，我们使用vgg_16函数来构建VGG16模型，同时指定了模型的输出类别数为1000，并设定is_training参数为True，表示我们要进行训练。

接下来，我们需要定义损失函数和优化器。VGG16模型已经返回了一个logits的张量，我们可以使用softmax交叉熵损失函数来定义损失，并使用Adam优化器来更新模型的参数：

loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
train_op = optimizer.minimize(loss)

在训练过程中，我们可以使用tf.Session来初始化变量，并迭代地运行训练操作和损失函数：

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    for epoch in range(num_epochs):
        total_loss = 0
        for images, labels in train_dataset:
            _, loss_value = sess.run([train_op, loss], feed_dict={inputs: images, labels: labels})
            total_loss += loss_value

        print('Epoch %d: average loss = %.2f' % (epoch, total_loss / num_batches)) 

在每个epoch结束后，我们计算平均损失并打印出来。训练过程将持续指定的epoch次数，每次epoch将遍历整个数据集。

完成训练后，我们可以使用训练好的模型来进行测试和验证。我们可以使用以下代码来计算模型的准确率：

predictions = tf.argmax(logits, axis=1)
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(predictions, labels), tf.float32))

test_filenames = [...]  # 测试图像文件名列表
test_labels = [...]  # 测试图像对应的标签列表

test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_filenames, test_labels))
test_dataset = test_dataset.map(parse_image)
test_dataset = test_dataset.batch(batch_size)

total_accuracy = 0
for images, labels in test_dataset:
    accuracy_value = sess.run(accuracy, feed_dict={inputs: images, labels: labels})
    total_accuracy += accuracy_value

print('Test accuracy = %.2f' % (total_accuracy / num_batches))

这里，我们首先使用argmax函数来找到每个图像的最高概率值所对应的类别，然后将其与标签进行比较，并计算平均的准确率。

以上就是一个使用tensorflow.contrib.slim实现图像分类任务的例子。通过使用该库，我们能够更加方便地构建和训练复杂模型，以及评估模型的性能。同时，tensorflow.contrib.slim还提供了一些其他功能，比如可视化模型、使用预训练模型等，进一步帮助我们完成图像分类任务。