基于VGG16的图像分类模型

这部分代码定义了一个用于图像分类的深度学习模型。该模型利用了预训练的VGG16网络作为特征提取器，并在此基础上添加了几个全连接层和激活函数，用于学习更高级的特征表示。

具体来说，模型首先使用VGG16网络提取输入图像的特征。然后，将提取到的特征送入一系列全连接层。每个全连接层后面都跟着一个ReLU激活函数，用于引入非线性关系。最后，模型使用'model.summary()'函数打印出模型的概述，包括层数、参数数量等信息，方便开发者了解模型的结构和复杂度。