PyCon2018：用slim调用PNASNet模型实战案例剖析

前言

人工智能技术日新月异，图像识别作为AI的热门领域之一，引起了广泛关注。在本次PyCon2018大会上，图像识别技术再次成为热点话题，吸引了众多参会者的目光。

实战案例：用slim调用PNASNet模型进行图像识别

为了让读者真切地感受到AI图像识别技术的强大之处，本章将以一个实战案例来演示如何使用slim调用PNASNet模型进行图像识别。

1. 准备工作

1.1 安装必要的库

首先，我们需要安装必要的库。具体步骤如下：

pip install tensorflow
pip install tensorflow-slim

1.2 下载PNASNet模型

接下来，我们需要下载预训练的PNASNet模型。该模型可以在以下链接下载：

https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim

1.3 准备测试图片

为了测试模型的性能，我们需要准备一些测试图片。这些图片可以从网上下载，也可以自己拍摄。

2. 代码实现

2.1 导入必要的库

首先，我们需要导入必要的库。具体代码如下：

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.slim as slim

2.2 加载PNASNet模型

接下来，我们需要加载预训练的PNASNet模型。具体代码如下：

model_path = 'path/to/PNASNet_model'
model = slim.import_graph_def(model_path, name='')

2.3 预处理测试图片

接下来，我们需要对测试图片进行预处理。具体代码如下：

image_path = 'path/to/test_image'
image = tf.read_file(image_path)
image = tf.image.decode_image(image, channels=3)
image = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(image, 224, 224)
image = tf.image.per_image_standardization(image)

2.4 进行图像识别

接下来，我们可以对测试图片进行图像识别。具体代码如下：

logits = model.get_tensor_by_name('InceptionV4/Logits/Logits:0')
prediction = tf.argmax(logits, axis=1)

2.5 输出识别结果

最后，我们可以输出识别结果。具体代码如下：

with tf.Session() as sess:
    prediction_value = sess.run(prediction, feed_dict={'input_image:0': image})
    print('识别结果：', prediction_value)

3. 运行结果

运行上述代码，我们可以看到识别结果。例如，对于一张猫的图片，识别结果可能是“cat”。

结语

通过本章的实战案例，我们学习了如何使用slim调用PNASNet模型进行图像识别。希望本章的内容对读者有所帮助。