tensorflow文本图像融合

抱歉，TensorFlow主要用于深度学习，特别是处理神经网络和数值计算，而文本和图像融合通常涉及到自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）。在提供的引用中，你看到的是加载预训练的VGG16模型，这是一个用于图像识别的模型。而引用展示了使用TfidfVectorizer进行文本向量化，这是NLP中的一个步骤，用于将文本转换成数值表示以便于机器学习。

如果你想要在TensorFlow中实现文本和图像的融合，一种可能的方式是使用多模态学习，即将文本特征与图像特征结合起来。这通常不直接通过TensorFlow内置模块完成，而是结合NLP（如Bert或LSTM）和CV（如VGG16）模型的输出，然后通过一些层（如concatenate、multiply等）在多模态空间中整合。然而，这超出了标准的TensorFlow库，可能需要自定义模型或使用专门的多模态库，如Hugging Face的Transformers。

相关问题：
1. 在TensorFlow中，如何将文本和图像特征融合到一起？
2. 有没有现成的TensorFlow库可以直接做文本和图像的融合？
3. 如何使用自定义模型实现文本和图像的多模态学习？