为以下每句代码做注释：def VGG19_model(self, learning_rate=0.005, decay=1e-6, momentum=0.9, nb_classes=2, img_rows=197, img_cols=197, RGB=True, is_plot_model=False): color = 3 if RGB else 1 base_model = VGG19(weights='imagenet', include_top=False, pooling=None, input_shape=(img_rows, img_cols, color), classes=nb_classes) # 冻结base_model所有层，这样就可以正确获得bottleneck特征 for layer in base_model.layers: layer.trainable = False x = base_model.output # 添加自己的全链接分类层 x = GlobalAveragePooling2D()(x) x = Dense(1024, activation='relu')(x) predictions = Dense(nb_classes, activation='softmax')(x) # 训练模型 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) sgd = SGD(learning_rate=learning_rate, decay=decay, momentum=momentum, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy']) # 绘图 if is_plot_model: plot_model(model, to_file='vgg/vgg19_model.png', show_shapes=True) return model

这段代码定义了一个VGG19模型的函数，接受一些参数，返回一个编译好的模型。下面是每行代码的注释：

def VGG19_model(self, learning_rate=0.005, decay=1e-6, momentum=0.9, nb_classes=2, img_rows=197, img_cols=197, RGB=True, is_plot_model=False):
    # 确定输入图片的通道数（RGB为3，否则为1）
    color = 3 if RGB else 1
    # 加载VGG19预训练模型，并将顶部的全链接层去掉
    base_model = VGG19(weights='imagenet', include_top=False, pooling=None, input_shape=(img_rows, img_cols, color), classes=nb_classes)
    # 冻结base_model所有层，这样就可以正确获得bottleneck特征
    for layer in base_model.layers:
        layer.trainable = False
    # 加入全局平均池化层和全连接层
    x = base_model.output
    x = GlobalAveragePooling2D()(x)
    x = Dense(1024, activation='relu')(x)
    # 输出层
    predictions = Dense(nb_classes, activation='softmax')(x)
    # 训练模型
    model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
    sgd = SGD(learning_rate=learning_rate, decay=decay, momentum=momentum, nesterov=True)
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])
    # 绘图
    if is_plot_model:
        plot_model(model, to_file='vgg/vgg19_model.png', show_shapes=True)
    return model

该函数的主要功能是定义一个基于VGG19的模型，并进行编译。其中，通过修改`color`参数，可以设置输入图片的通道数。`base_model`是一个预训练的VGG19模型，通过循环冻结所有层，可以获得bottleneck特征。然后，通过加入全局平均池化层和全连接层，定义了自己的分类层。最后，使用`SGD`优化器编译模型，并返回编译好的模型。如果将`is_plot_model`设置为`True`，还可以将模型结构保存为一张图片。