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1.TensorFlow-Slim：

TF-Slim 是 tensorflow 较新版本的扩充包，可以简化繁杂的网络定义，其中也提供了一些demo:

AlexNet
InceptionV1/V2/V3
OverFeat
ResNet
VGG

例如 VGG-16 网络，寥寥数行就可以定义完毕：

def vgg16(inputs):

  with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.fully_connected],

                      activation_fn=tf.nn.relu,

                      weights_initializer=tf.truncated_normal_initializer(0.0, 0.01),

                      weights_regularizer=slim.l2_regularizer(0.0005)):

    net = slim.repeat(inputs, 2, slim.conv2d, 64, [3, 3], scope=\'conv1\')

    net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope=\'pool1\')

    net = slim.repeat(net, 2, slim.conv2d, 128, [3, 3], scope=\'conv2\')

    net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope=\'pool2\')

    net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 256, [3, 3], scope=\'conv3\')

    net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope=\'pool3\')

    net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 512, [3, 3], scope=\'conv4\')

    net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope=\'pool4\')

    net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 512, [3, 3], scope=\'conv5\')

    net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope=\'pool5\')

    net = slim.fully_connected(net, 4096, scope=\'fc6\')

    net = slim.dropout(net, 0.5, scope=\'dropout6\')

    net = slim.fully_connected(net, 4096, scope=\'fc7\')

    net = slim.dropout(net, 0.5, scope=\'dropout7\')

    net = slim.fully_connected(net, 1000, activation_fn=None, scope=\'fc8\')

  return net

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1.TensorFlow-Slim：

2.项目介绍：

风格迁移：

3.开源代码：