使用tensorflow.contrib.slim进行模型压缩和加速

在TensorFlow中，可以使用tf.contrib.slim库来进行模型压缩和加速。tf.contrib.slim是一个轻量级的库，提供了一些简化和优化神经网络模型的工具和函数。

下面是一个使用tf.contrib.slim进行模型压缩和加速的例子，包括以下几个步骤：

1. 导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.slim as slim
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

2. 定义一个用于训练和评估的函数。在这个函数中，我们会定义网络的结构、损失函数、优化器等。

def train_and_evaluate():
    # 加载MNIST数据集
    mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
    
    # 定义输入和标签占位符
    x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
    y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
    
    # 定义网络结构
    net = slim.fully_connected(x, 128, activation_fn=tf.nn.relu)
    net = slim.fully_connected(net, 256, activation_fn=tf.nn.relu)
    net = slim.fully_connected(net, 10, activation_fn=tf.nn.softmax)
    
    # 定义损失函数
    loss = slim.losses.softmax_cross_entropy(net, y)
    
    # 定义优化器
    optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss)
    
    # 定义准确率评估指标
    accuracy = slim.metrics.accuracy(tf.argmax(net, 1), tf.argmax(y, 1))
    
    # 创建会话
    with tf.Session() as sess:
        # 初始化变量
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        
        # 训练模型
        for i in range(1000):
            batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(100)
            sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})
            
            # 每100次迭代计算一次准确率
            if i % 100 == 0:
                train_accuracy = sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})
                print('Iteration %d, training accuracy: %f' % (i, train_accuracy))
        
        # 在测试集上计算准确率
        test_accuracy = sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels})
        print('Test accuracy: %f' % test_accuracy)

3. 调用train_and_evaluate函数来训练和评估模型。

train_and_evaluate()

通过使用slim.fully_connected函数代替原生的tf.layers.dense函数，可以更加简洁地定义网络结构。此外，slim.losses.softmax_cross_entropy函数可以直接用于计算多分类的交叉熵损失。

使用tf.train.AdamOptimizer作为优化器，可以方便地使用它的minimize方法来进行模型的优化。

最后，通过使用slim.metrics.accuracy函数来计算模型在训练集和测试集上的准确率。

通过上述步骤，我们可以使用tf.contrib.slim库来压缩和加速模型。