注：TF Slim的最新版本1.1.0使用tf1.15.2 py2、tf2.0.1、tf2.1和tf2.2进行了测试。

TF Slim是一个使神经网络的定义、训练和评估变得简单的库：

允许用户通过消除样板代码简洁地定义模型。这是通过使用参数范围和许多高级层和变量来实现的。这些工具提高了可读性和可维护性，降低了复制和粘贴超参数值时出错的可能性，并简化了超参数调整。

通过提供常用的正则化器使开发模型变得简单。

一些广泛使用的计算机视觉模型（如VGG、AlexNet）已在slim中开发，并可供用户使用。它们既可以用作黑盒，也可以以各种方式扩展，例如，通过向不同的内部层添加“多个头”。

Slim可以很容易地扩展复杂模型，并通过使用预先存在的模型检查点来热启动训练算法。

TF Slim的各种组件是什么？

TF-Slim由几个独立存在的部分组成。其中包括以下主要部分（详细说明如下）。
arg_scope：提供一个名为arg\u scope的新范围，允许用户为该范围内的特定操作定义默认参数。
数据：包含tfslim的数据集定义、数据提供程序、并行读取器和解码实用程序。
评估：包含评估模型的例程。
层：包含用于使用tensorflow构建模型的高级层。
学习：包含训练模型的例程。
损失：包含常用的损失函数。
指标：包含流行的评估指标。
nets：包含流行的网络定义，如VGG和AlexNet模型。
队列：提供了一个上下文管理器，用于轻松安全地启动和关闭QueueRunner。
正则化器：包含权重正则化器。
变量：为变量创建和操作提供方便的包装器。

定义模型

通过结合TensorFlow-Slim的变量、层和作用域，可以使用tfslim简洁地定义模型。这些元素的定义如下。

变量

在原生tensorflow中创建变量需要预定义的值或初始化机制（例如，从高斯流中随机采样）。此外，如果需要在特定设备（如GPU）上创建变量，则必须明确说明该规范。为了减少创建变量所需的代码，tfslim在中提供了一组瘦包装函数变量.py允许调用者轻松定义变量。
例如，要创建一个权重变量，使用截断正态分布对其进行初始化，使用l2\u损失对其进行正则化，并将其放置在CPU上，只需声明以下内容：

weights = slim.variable('weights',
                             shape=[10, 10, 3 , 3],
                             initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1),
                             regularizer=slim.l2_regularizer(0.05),
                             device='/CPU:0')

请注意，在本机TensorFlow中，有两种类型的变量：正则变量和局部（瞬态）变量。绝大多数变量都是常规变量：一旦创建，就可以使用保存程序将它们保存到磁盘上。局部变量是那些仅在会话期间存在且未保存到磁盘的变量。

tfslim通过定义模型变量进一步区分变量，模型变量是表示模型参数的变量。模型变量在学习过程中进行训练或微调，在评估或推理过程中从检查点加载。示例包括由slim.fully_connected或者slim.conv2d图层。非模型变量是学习或评估过程中使用的所有其他变量，但实际执行推理时不需要这些变量。例如，全局步骤是在学习和评估期间使用的一个变量，但它实际上不是模型的一部分。同样，移动平均线变量可能反映模型变量，但移动平均线本身不是模型变量。

模型变量和规则变量都可以通过TF Slim轻松创建和检索：

# Model Variables
weights = slim.model_variable('weights',
                              shape=[10, 10, 3 , 3],
                              initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1),
                              regularizer=slim.l2_regularizer(0.05),
                              device='/CPU:0')
model_variables = slim.get_model_variables()

# Regular variables
my_var = slim.variable('my_var',
                       shape=[20, 1],
                       initializer=tf.zeros_initializer())
regular_variables_and_model_variables = slim.get_variables()

 my_model_variable = CreateViaCustomCode()

# Letting TF-Slim know about the additional variable.
slim.add_model_variable(my_model_variable)

层

虽然张量流运算的集合相当广泛，但神经网络的开发人员通常会根据更高层次的概念来考虑模型，如“层”、“损失”、“度量”和“网络”。一个层，例如卷积层、完全连接层或BatchNorm层，比单个张量流操作更抽象，并且通常涉及多个操作。此外，层通常（但并非总是）具有与其相关联的变量（可调参数），这与更原始的操作不同。例如，神经网络中的卷积层由几个低级操作组成：

1、创建权重和偏差变量

2、将权重与上一层的输入进行卷积

3、把偏差加到卷积的结果上。

4、应用激活函数。
仅使用普通的TensorFlow代码，这可能相当费劲：

 input = ...
with tf.name_scope('conv1_1') as scope:
  kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, 64, 128], dtype=tf.float32,
                                           stddev=1e-1), name='weights')
  conv = tf.nn.conv2d(input, kernel, [1, 1, 1, 1], padding='SAME')
  biases = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[128], dtype=tf.float32),
                       trainable=True, name='biases')
  bias = tf.nn.bias_add(conv, biases)
  conv1 = tf.nn.relu(bias, name=scope)

 input = ...
net = slim.conv2d(input, 128, [3, 3], scope='conv1_1')

TensorFlow-Slim为构建神经网络的许多组件提供了标准实现。其中包括：

TensorFlow-Slim还提供了两个名为repeat和stack的元操作，允许用户重复执行相同的操作。例如，考虑来自VGG网络的以下片段，其层在池层之间执行一行中的若干卷积：

net = ...
net = slim.conv2d(net, 256, [3, 3], scope='conv3_1')
net = slim.conv2d(net, 256, [3, 3], scope='conv3_2')
net = slim.conv2d(net, 256, [3, 3], scope='conv3_3')
net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool2')

 net = ...
for i in range(3):
  net = slim.conv2d(net, 256, [3, 3], scope='conv3_%d' % (i+1))
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='pool2')

 # Verbose way:
x = slim.fully_connected(x, 32, scope='fc/fc_1')
x = slim.fully_connected(x, 64, scope='fc/fc_2')
x = slim.fully_connected(x, 128, scope='fc/fc_3')

# Equivalent, TF-Slim way using slim.stack:
slim.stack(x, slim.fully_connected, [32, 64, 128], scope='fc')