使用nets.inception_utils构建自定义卷积神经网络

nets.inception_utils 是 Nets 官方库中的一个模块，用于构建 Inception 神经网络模型。Inception 网络是由 Google 在 2014 年提出的一种卷积神经网络模型，以其高效的计算和参数量小的特点在计算机视觉任务中取得了很好的效果。

以下是一个使用 nets.inception_utils 构建自定义卷积神经网络的示例代码：

import tensorflow as tf
import nets.inception_utils as inception_utils

def my_inception_network(inputs, num_classes):
    # 构建 Inception 网络的卷积部分
    net, endpoints = inception_utils.inception_v3_base(inputs)

    # 在 Inception 网络的卷积部分后添加自定义的全连接层
    fc = tf.layers.flatten(net)
    fc = tf.layers.dense(fc, units=1024, activation=tf.nn.relu)
    fc = tf.layers.dropout(fc, rate=0.5)
    logits = tf.layers.dense(fc, units=num_classes)

    return logits


# 构建输入占位符
inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 299, 299, 3])

# 构建网络模型
logits = my_inception_network(inputs, num_classes=10)

# 构建损失函数和优化器
labels = tf.placeholder(tf.int32, [None])
loss = tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy(labels, logits)
optimizer = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss)

# 构建训练流程
def train_step(sess, inputs_data, labels_data):
    _, loss_value = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={inputs: inputs_data, labels: labels_data})
    return loss_value

# 构建测试流程
def test_step(sess, inputs_data, labels_data):
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax(logits, axis=1), labels), tf.float32))
    acc_value = sess.run(accuracy, feed_dict={inputs: inputs_data, labels: labels_data})
    return acc_value

# 使用示例
with tf.Session() as sess:
    # 假设有训练数据和测试数据
    train_inputs = ...
    train_labels = ...
    test_inputs = ...
    test_labels = ...

    # 初始化变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 训练模型
    for epoch in range(num_epochs):
        for i in range(num_batches):
            batch_inputs = train_inputs[i*batch_size: (i+1)*batch_size]
            batch_labels = train_labels[i*batch_size: (i+1)*batch_size]
            loss_value = train_step(sess, batch_inputs, batch_labels)
            print('Epoch: {}, Batch: {}, Loss: {}'.format(epoch+1, i+1, loss_value))

        # 在每个 epoch 结束后测试模型
        test_acc = test_step(sess, test_inputs, test_labels)
        print('Test Accuracy: {}'.format(test_acc))

首先，我们导入 tensorflow 和 nets.inception_utils 模块。然后，我们定义了一个函数 my_inception_network，在函数中使用 inception_utils.inception_v3_base 来构建 Inception 网络的卷积部分，并在其后添加自定义的全连接层。接下来，我们构建占位符和网络模型，并定义了损失函数和优化器。

在训练和测试流程中，我们使用 train_step 函数来进行模型的训练，并使用 test_step 函数来评估模型在测试集上的准确率。最后，在一个 tf.Session 中进行模型的训练和测试过程。

可以根据自己的数据集和需要，修改函数中的网络结构和参数，以适应自定义的卷积神经网络模型。使用 train_step 和 test_step 函数来进行训练和测试，并根据需要打印训练过程中的损失值和测试集准确率。