利用nasnet.large_imagenet_config()配置NASNetLarge模型架构

NASNet是谷歌提出的用于图像分类的神经网络模型，其中NASNetLarge是一种更大的版本，具有更多的参数和更高的准确性。在使用NASNetLarge之前，需要配置其模型架构。

配置NASNetLarge模型架构的方法之一是使用nasnet.large_imagenet_config()函数。该函数返回一个Config对象，用于定义模型的架构。下面是一个使用例子，用于配置NASNetLarge模型架构：

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

# 配置模型的输入张量
inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 224, 224, 3))

# 创建NASNetLarge模型
with slim.arg_scope(nasnet.nasnet_large_arg_scope()):
    logits, end_points = nasnet.build_nasnet_large(inputs, num_classes=1001, is_training=False)

# 打印模型输出
print("Logits shape:", logits.get_shape())
print("End points:", end_points)

在这个例子中，我们首先导入必要的库。然后，我们使用tf.placeholder创建一个输入张量，形状为(None, 224, 224, 3)，表示模型将接受任意数量的224x224 RGB图像作为输入。

接下来，我们在一个slim.arg_scope中使用nasnet_large_arg_scope()函数，该函数返回NASNetLarge模型的默认参数范围。这会影响后续的模型构建操作。然后，使用build_nasnet_large()函数构建NASNetLarge模型。这个函数会返回模型的输出logits（边界框的预测值）和end_points（包含模型中各个层的输出）。

最后，我们打印模型的输出形状和end_points输出。这可以帮助我们了解模型的结构。

注意，这个例子中的模型配置适用于ImageNet数据集的分类任务（共有1001个类别，包括背景类别）。如果需要适应其他数据集或进行不同的任务，可能需要对模型架构进行适当的修改。

总的来说，通过使用nasnet.large_imagenet_config()函数，可以方便地配置NASNetLarge模型架构。这个函数返回一个Config对象，该对象定义了模型的各个方面，如输入形状、输出类别数量等。在配置完模型架构之后，可以根据需要进行进一步的训练、测试或预测操作。