网上有众多基于tensorflow实现的各种网络，这里整理梳理一下

VGG-16

https://github.com/ry/tensorflow-vgg16
这是一个基于caffe转换过来的预训练好的vgg16的模型，参数文件可以通过torrent下载，模型的结构详见vgg16.py，这个网络没有训练的代码，不够nice

ResNet

https://github.com/ry/tensorflow-resnet
这也是一个从caffe转换过来的模型，训练好的模型文件可以通过torrent下载，其模型所需要的模块函数在resnet.py中，其inference和inference_small函数是完整网络。在train_imagenet.py中将模型声明logits传入resnet_train.py进行训练。

fcn (Fully Convolutional Networks)

https://github.com/MarvinTeichmann/tensorflow-fcn
将caffe的VGG-16模型转换成npy格式后，fcnxx_vgg.py定义了模型，并加载vgg.npy的数据参数。通过test_fcn_vgg.py参数测试图片的分割结果。该网络没有提供训练代码。

YOLO

https://github.com/gliese581gg/YOLO_tensorflow
实现的一个YOLO的图像测试代码，比较简单，使用之前要下载对应的ckpt模型参数文件。没有训练代码，无法重现训练。

Inception-V3

https://github.com/tensorflow/models/tree/master/inception
tensorflow官方提供的一个inception-v3的实现，有较为详细的数据加载，训练，测试的代码。值得仔细研究。