VGG19 模型微调：加载预训练模型并添加全连接层

这段代码片段展示了加载 VGG19 模型并进行微调的过程。

首先，通过 Input 层创建一个输入张量，指定输入图像的形状 (IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)。

接下来，使用 tf.keras.applications.VGG19 函数加载预训练的 VGG19 模型。通过设置 input_tensor 参数为刚刚创建的输入张量，我们将输入层与 VGG19 模型连接起来。weights 参数设为 'imagenet' 表示加载在 ImageNet 数据集上预训练的权重。include_top 参数设为 False 表示不包含顶层的全连接层。

通过 len(base_model.layers) 查看 VGG19 模型的层数。

然后，将 VGG19 模型的输出作为下一层的输入，并添加全局平均池化层 (GlobalAveragePooling2D)。这一步骤将会将特征图转换为固定长度的向量。

接下来，通过添加三个全连接层 (Dense) 来进一步处理特征向量。这些层将有助于模型学习更高级的特征表达。

最后，通过添加一个输出层 (Dense) 来进行分类，其中 len(classes) 是输出类别的数量。这里使用 softmax 激活函数将输出转化为概率分布。

将模型的输入设置为 base_model 的输入，输出设置为 predictions，创建一个新的模型 (Model)。

使用 Nadam 优化算法，设置学习率为 0.00001 来定义优化器 (Nadam)。

通过将优化器、损失函数和指标传递给 compile 函数来编译模型。

最后，使用 summary 方法输出模型的结构信息，包括每一层的名称、输出形状和参数数量。

简而言之，这段代码加载了 VGG19 模型，并在其基础上构建了一个新的模型，其中添加了全局平均池化层和多个全连接层。模型将被编译，并输出模型的结构信息。