tensorflow.contrib.slim中的残差网络介绍

残差网络（ResNet）是一种深度卷积神经网络结构，主要通过引入残差连接（residual connections）来解决训练深层网络时出现的梯度消失和模型退化问题。

残差连接的思想是将输入的特征直接添加到输出的特征中，使得网络在训练过程中可以学习到残差的变化，从而保留了输入特征的信息。这种连接方式使得在反向传播时，梯度可以通过短路直接传递给前面的层，有效地解决了梯度消失的问题。

在tensorflow.contrib.slim模块中，可以使用以下代码创建一个残差网络：

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

def bottleneck(inputs, depth, depth_bottleneck, stride, scope=None):
    with tf.variable_scope(scope, 'bottleneck_v2', [inputs]) as sc:
        depth_in = slim.utils.last_dimension(inputs.get_shape(), min_rank=4)
        preact = slim.batch_norm(inputs, activation_fn=tf.nn.relu6, scope='preact')
        if depth == depth_in:
            shortcut = slim.max_pool2d(inputs, [1, 1], stride=stride, scope='shortcut')
        else:
            shortcut = slim.conv2d(preact, depth, [1, 1], stride=stride, normalizer_fn=None,
                                   activation_fn=None, scope='shortcut')

        residual = slim.conv2d(preact, depth_bottleneck, [1, 1], stride=1, scope='conv1')
        residual = slim.conv2d(residual, depth_bottleneck, 3, stride, scope='conv2')
        residual = slim.conv2d(residual, depth, [1, 1], stride=1, normalizer_fn=None,
                               activation_fn=None, scope='conv3')

        output = shortcut + residual
        return slim.utils.collect_named_outputs(slim.utils.convert_collection_name(sc, 'outputs'), sc.name, output)

上述代码中的bottleneck函数实现了ResNet中的残差块，其中inputs为输入特征，depth为输出通道数，depth_bottleneck为瓶颈层的通道数，stride为步长。该函数会首先使用Batch Normalization进行预处理，然后按照ResNet的结构先进行一个1x1卷积（depth_bottleneck通道数），再进行一个3x3卷积，最后再进行一个1x1卷积（depth通道数）。最后，将输入特征和输出特征相加，作为残差连接的结果。

以下是一个使用ResNet进行图像分类的例子：

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.slim as slim
from tensorflow.contrib.slim.nets import resnet_v1

def create_resnet_model(inputs, num_classes):
    with slim.arg_scope(resnet_v1.resnet_arg_scope()):
        net, end_points = resnet_v1.resnet_v1_50(inputs, num_classes)
    return net

# 使用resnet_v1_50预训练模型进行迁移学习
inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 224, 224, 3])
labels = tf.placeholder(tf.int32, [None, num_classes])
logits = create_resnet_model(inputs, num_classes)

loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits))
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    
    for epoch in range(num_epochs):
        for batch in range(num_batches):
            batch_inputs, batch_labels = ...
            sess.run(train_op, feed_dict={inputs: batch_inputs, labels: batch_labels})

在上述代码中，我们使用了使用ResNet的50层版本pretrained模型进行迁移学习，通过传入inputs和num_classes创建了一个ResNet模型。然后我们定义了损失函数和优化器，并在训练过程中通过sess.run进行了模型的训练。