tensorflow---使用训练好的VGG模型加载图片并提取每一层特征

# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Sat Feb 16 12:01:19 2019

@author: 

"""

import scipy.io
import numpy as np
import tensorflow as tf
import os
import scipy.misc
import matplotlib.pyplot as plt
#%%
def _conv_layer(_input,_weights,_biases):
    _conv=tf.nn.conv2d(_input,tf.constant(_weights),strides=(1,1,1,1),padding='SAME')
    return tf.nn.bias_add(_conv,_biases)
def _pooling_layer(_input):
    return tf.nn.max_pool(_input,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME')
def preprocess(image,mean_pixel):
    return image-mean_pixel
def unprocess(image,mean_pixel):
    return image+mean_pixel
def imread(path):
    return scipy.misc.imread(path).astype(np.float)
def imsave(path,img):
    img=np.clip(image,0,255).astype(np.uint8)
    scipy.misc.imsave(path,img)
print("function for VGG ready")
#%%    
def net(data_path,_input_image):
    layers=('conv1_1','relu1_1','conv1_2','relu1_2','pool1',
            'conv2_1','relu2_1','conv2_2',
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