TensorFlow 2中没有slim模块的解决方案

在TensorFlow 2的版本中，由于已经移除了contrib模块，导致没有slim模块。然而，我们可以通过安装tf_slim模块来替换contrib中的slim模块。安装tf_slim模块的命令是：pip install tf_slim。安装完成后，我们可以通过import tf_slim as slim来导入slim模块。
slim模块的作用主要是用来简化代码，使代码更加简洁规整。在使用slim模块时，可以通过定义变量、搭建模型等方式来进行操作。下面是一个使用slim模块的示例代码：

from tensorflow.contrib import slim
# 定义输入图像的形状和通道数
input_shape = (28, 28, 3)
# 定义一个卷积层
conv1 = slim.conv2d(inputs, 32, [3, 3], padding='SAME', activation_fn=tf.nn.relu)

在上面的示例代码中，我们首先从tensorflow.contrib中导入slim模块。然后，定义输入图像的形状和通道数，接着定义一个卷积层。使用slim模块可以方便地定义各种层，并且可以自动计算每层的输入和输出尺寸，使得代码更加简洁易读。
需要注意的是，虽然slim模块在TensorFlow 1中是一个非常实用的工具，但在TensorFlow 2中已经不再推荐使用。在TensorFlow 2中，推荐使用更高级别的API来搭建模型，如tf.keras。tf.keras提供了更加简洁、易用的API，可以方便地定义各种层、损失函数和优化器等，并且可以直接运行模型进行推断或训练。因此，在TensorFlow 2中，建议使用tf.keras来搭建模型，而不是使用slim模块。