实现基于TensorFlow.contrib.slim.python.slim.nets.inception_v3的风格迁移算法

风格迁移算法是通过将一幅图像的内容与另一幅图像的风格相结合，生成一幅具有内容与风格的新图像。TensorFlow.contrib.slim.python库提供了Inception V3模型，该模型能够实现图像分类的功能。我们可以利用该模型来实现风格迁移算法。

首先，我们需要加载Inception V3模型。这可以通过使用TensorFlow的slim库来实现。我们可以通过以下代码来加载模型：

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.slim as slim
from tensorflow.contrib.slim.python.slim.nets import inception_v3

# 加载Inception V3模型
with tf.Graph().as_default():
    # 定义输入图像的占位符
    input_image = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, None, 3])
    # 扩展图像维度，以满足模型的输入要求
    expanded_image = tf.expand_dims(input_image, 0)
    
    # 加载Inception V3模型
    with slim.arg_scope(inception_v3.inception_v3_arg_scope()):
        logits, end_points = inception_v3.inception_v3(expanded_image, num_classes=1001, is_training=False)
    
    # 提取卷积层的输出
    conv_output = end_points['Mixed_7c']

接下来，我们需要定义两个函数，一个用于计算内容损失，另一个用于计算风格损失。内容损失衡量生成图像与目标图像之间的内容差异，而风格损失衡量生成图像与目标图像之间的风格差异。

# 计算内容损失
def compute_content_loss(target_features, generated_features):
    return tf.reduce_mean(tf.square(target_features - generated_features))
    
# 计算风格损失
def compute_style_loss(target_features, generated_features):
    target_gram = gram_matrix(target_features)
    generated_gram = gram_matrix(generated_features)
    return tf.reduce_mean(tf.square(target_gram - generated_gram))

在计算风格损失时，我们还需要定义一个用于计算特征图的格拉姆矩阵的函数。

# 计算特征图的格拉姆矩阵
def gram_matrix(features):
    shape = tf.shape(features)
    # 将特征图展平，以便计算格拉姆矩阵
    flattened_features = tf.reshape(features, [shape[1]*shape[2], shape[3]])
    gram = tf.matmul(flattened_features, tf.transpose(flattened_features))
    return gram

最后，我们需要定义一个优化器来最小化总损失，使生成图像逐渐接近目标图像。

# 定义总损失
content_loss = compute_content_loss(target_content_features, generated_content_features)
style_loss = compute_style_loss(target_style_features, generated_style_features)
total_loss = content_loss + style_loss

# 创建优化器
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.01)
train_op = optimizer.minimize(total_loss)

以下是一个使用例子：

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.slim as slim
from tensorflow.contrib.slim.python.slim.nets import inception_v3
from PIL import Image

# 加载Inception V3模型
with tf.Graph().as_default():
    # 定义输入图像的占位符
    input_image = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, None, 3])
    # 扩展图像维度，以满足模型的输入要求
    expanded_image = tf.expand_dims(input_image, 0)
    
    # 加载Inception V3模型
    with slim.arg_scope(inception_v3.inception_v3_arg_scope()):
        logits, end_points = inception_v3.inception_v3(expanded_image, num_classes=1001, is_training=False)
    
    # 提取卷积层的输出
    conv_output = end_points['Mixed_7c']

# 读取目标图像和风格图像
target_image = Image.open('target_image.jpg')
style_image = Image.open('style_image.jpg')

# 将目标图像和风格图像转换为numpy数组
target_image_array = np.array(target_image).astype(np.float32)
style_image_array = np.array(style_image).astype(np.float32)

# 计算目标图像和风格图像在Inception V3模型中的特征
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.initialize_all_variables())
    target_features = sess.run(conv_output, feed_dict={input_image: target_image_array})
    style_features = sess.run(conv_output, feed_dict={input_image: style_image_array})

# 定义生成图像并初始化为噪声图像
generated_image = tf.Variable(tf.random_uniform(shape=[height, width, 3], minval=0.0, maxval=255.0))
# 计算生成图像在Inception V3模型中的特征
generated_features = conv_output

# 计算内容损失
content_loss = compute_content_loss(target_features, generated_features)
# 计算风格损失
style_loss = compute_style_loss(style_features, generated_features)
# 计算总损失
total_loss = content_loss + style_loss

# 创建优化器
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.01)
train_op = optimizer.minimize(total_loss)

# 初始化变量
init_op = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    # 进行训练
    sess.run(init_op)
    for i in range(num_iterations):
        _, loss = sess.run([train_op, total_loss], feed_dict={input_image: generated_image})
        if i % 100 == 0:
            print('Iteration {}, Loss: {}'.format(i, loss))
    
    # 保存生成图像
    generated_image_array = sess.run(generated_image)
    generated_image = Image.fromarray(np.uint8(generated_image_array))
    generated_image.save('generated_image.jpg')

在上述代码中，我们首先加载了Inception V3模型，并提取了目标图像和风格图像在Inception V3模型中某一卷积层的特征。然后，我们定义了生成图像并初始化为噪声图像，并计算了生成图像在同一卷积层的特征。接着，我们定义了内容损失和风格损失，并计算了总损失。最后，我们使用Adam优化器进行训练，保存生成的图像。

这样，我们就实现了基于Inception V3的风格迁移算法，并提供了一个使用例子。