利用提供的 googlenet 模型资源和参考代码方法实现图像分类任务

好的，下面是基于 GoogleNet 模型资源和参考代码的图像分类任务实现步骤：

1. 下载并安装 TensorFlow，可以参考官方文档进行安装：https://www.tensorflow.org/install。

2. 下载 GoogleNet 模型的代码和预训练好的权重参数，可以从 GitHub 上下载：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim。

3. 准备要分类的图像数据集，可以使用公开的数据集，例如 ImageNet 数据集。

4. 对图像数据集进行预处理，将图像转换为模型所需的输入格式。GoogleNet 模型的输入大小为 224x224，输入格式为 RGB 三通道图像，像素值范围在 0~255 之间。可以使用 TensorFlow 中的预处理模块进行处理，例如：

   from tensorflow.contrib import slim
   from tensorflow.contrib.slim.nets import inception
   from tensorflow.contrib.slim.preprocessing import inception_preprocessing
    
   image_size = inception.inception_v1.default_image_size
   preprocessed_image = inception_preprocessing.preprocess_image(raw_image, image_size, image_size, is_training=False)

5. 加载预训练好的 GoogleNet 模型，可以使用 TensorFlow 中的 Saver 对象进行加载，例如：

   saver = tf.train.Saver()
   saver.restore(sess, 'path/to/pretrained/model')

6. 对输入图像进行预测，可以使用 TensorFlow 中的 Session 对象进行预测，例如：

   logits = sess.run(model.logits, feed_dict={model.images: preprocessed_image})
   predictions = np.argmax(logits, axis=1)

7. 对预测结果进行后处理，例如将类别编号转换为类别名称，可以使用 ImageNet 数据集中的类别名称对应表进行转换，例如：

   class_names = np.loadtxt('path/to/class/names', str, delimiter='\t')
   predicted_class_name = class_names[predictions[0]]

8. 最后得到的 predicted_class_name 即为预测结果，表示输入图像所属的类别。

以上就是基于 GoogleNet 模型资源和参考代码的图像分类任务实现步骤。