tensorflow2.3.0怎么引用inception_resnet_v2

在TensorFlow 2.3.0中，tf_slim库已被弃用，因此无法直接使用`from tf_slim.nets import inception_resnet_v2`来引用inception_resnet_v2。但是，您可以使用TensorFlow官方的模型库（tensorflow/models）中的相应模型来代替。

首先，您需要从GitHub上克隆tensorflow/models仓库到本地：

git clone https://github.com/tensorflow/models.git

然后，将models/research/slim目录添加到您的Python路径中。您可以通过以下方式实现：

import sys
sys.path.append('/path/to/models/research/slim')

现在，您可以使用官方模型库中的inception_resnet_v2模型了。示例代码如下：

import tensorflow as tf
from official.vision.image_classification import imagenet_preprocessing
from official.vision.image_classification import resnet_preprocessing

# 导入inception_resnet_v2模型
from official.vision.image_classification.resnet import inception_resnet_v2

# 创建模型实例
model = inception_resnet_v2.InceptionResNetV2(weights=None)

# 加载预训练权重（如果有的话）
model.load_weights('path/to/pretrained/weights.h5')

# 预处理输入图像
image_path = 'path/to/image.jpg'
image = tf.io.read_file(image_path)
image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
image = resnet_preprocessing.preprocess_image(image, model.input_shape[1], model.input_shape[2])
image = tf.expand_dims(image, axis=0)

# 进行推理
predictions = model.predict(image)

# 打印预测结果
print(predictions)

请确保您已经安装了所需的依赖项，并将路径替换为适当的路径。这样，您就可以在TensorFlow 2.3.0中使用inception_resnet_v2模型了。