使用nasnet.large_imagenet_config()配置NASNetLarge模型

使用训练好的NASNetLarge模型可以实现图像分类任务。在使用模型前，需要使用nasnet.large_imagenet_config()函数进行参数配置。

首先，我们需要导入所需的库和模块：

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

然后，我们可以使用nasnet.large_imagenet_config()配置模型参数：

image_size = nasnet.nasnet.large_imagenet_config().image_size
num_classes = nasnet.nasnet.large_imagenet_config().num_classes
input_shape = (None, image_size, image_size, 3)

在上述代码中，image_size表示输入图像的大小，num_classes表示分类的类别数（在ImageNet数据集中为1000个类别），input_shape表示输入图像的形状，其中(None, image_size, image_size, 3)表示可以接受任意批次数的图像。

接下来，我们可以创建模型的输入张量和输出张量：

input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=input_shape)
logits, end_points = nasnet.build_nasnet_large(input_tensor, num_classes)

在上述代码中，我们使用tf.placeholder()创建了输入张量input_tensor，数据类型为float32，形状为input_shape。然后，我们使用nasnet.build_nasnet_large()传入输入张量和类别数创建了模型的输出张量logits和端点end_points。

最后，我们可以加载预训练好的权重，并对图像进行分类：

with tf.Session() as sess:
    # 加载预训练好的权重
    saver = tf.train.Saver()
    saver.restore(sess, '/path/to/model_checkpoint')

    # 对图像进行分类
    # image为输入的图像数据，数据类型为float32，形状为(1, image_size, image_size, 3)
    predicted_labels = sess.run(tf.argmax(logits, axis=1), feed_dict={input_tensor: image})

在上述代码中，我们使用tf.train.Saver()加载了预训练好的权重，并通过saver.restore()将权重加载到会话中。然后，我们可以通过sess.run()来运行模型，并使用feed_dict将输入张量input_tensor赋值为待分类的图像数据image。最后，将预测结果logits的最大值的索引作为预测的标签。

这就是使用nasnet.large_imagenet_config()配置NASNetLarge模型并进行图像分类的示例。通过使用预训练好的模型权重，我们可以方便地实现图像分类任务。请注意，此示例中的图像大小应与训练模型时的图像大小相匹配。