# 实例化模型 model = vgg("vgg16", 401, 512, 10) model.summary() # using keras low level api for training loss_object = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=False) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001) train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss') train_accuracy = tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy(name='train_accuracy') test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss') test_accuracy = tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy(name='test_accuracy')

这段代码看起来是在使用 TensorFlow 2.0+ 的 Keras 高级 API 实现 VGG-16 模型的训练。使用的优化器是 Adam，学习率为 0.0001。同时，还定义了训练和测试过程中的损失函数和准确率的度量指标。训练时使用的是分类交叉熵损失函数，准确率指标使用的是分类准确率。测试时同样使用这两个指标。

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vgg_model = models.vggnet(requires_grad=true)

vgg_model = models.vggnet(requires_grad=true) 这段代码是用于创建一个VGG模型，并且将requires_grad参数设置为true。

VGG模型是一种深度卷积神经网络，通常用于图像分类任务。它的网络结构非常深，并且由多个卷积层和池化层组成。其中，requires_grad参数是用于决定是否对网络的参数进行反向传播时进行梯度更新。将其设置为true意味着我们希望在训练过程中更新VGG模型的参数。

当我们设置requires_grad为true时，PyTorch会自动跟踪所有涉及到该模型参数的操作，并计算梯度。这样，我们可以使用反向传播算法来更新模型参数，以使模型能够更好地适应训练数据。

需要注意的是，requires_grad参数对于不同的模型或网络层可能会有不同的默认值。通常情况下，默认值为false，即不对参数进行梯度更新。因此，当我们希望对模型参数进行训练时，需要将requires_grad设置为true。

总结起来，vgg_model = models.vggnet(requires_grad=true) 这段代码创建了一个VGG模型，并设置了requires_grad参数为true，表示我们希望在训练过程中更新该模型的参数。这是深度学习训练过程中常见的用法。

paddle.Model(VGG16()).summary((-1, 3, 256, 256))什么意思

这段代码是使用PaddlePaddle框架中的`paddle.Model()`函数来构建VGG16模型，并使用`summary()`函数来查看模型的结构和参数信息。其中，`(-1, 3, 256, 256)`表示输入数据的形状，分别为：batch size为-1（表示可以是任意大小），通道数为3（RGB图像），高度为256，宽度为256。通过调用`summary()`函数，可以打印出模型的各层信息，包括每层的输入输出形状、参数数量等。