使用VGG19作为感知损失函数呢，给出代码

VGG19通常被用作内容损失函数（也称为特征匹配或 perceptual loss），特别是在风格迁移（Style Transfer）和超分辨率（Super-Resolution）等计算机视觉任务中。VGG19网络是一个预先训练好的卷积神经网络，它的中间层提取的特征对于理解图像的内容非常有效。在感知损失中，我们比较源图像和目标图像通过VGG19提取的特征向量，如果它们相似，那么目标图像就成功地保留了源图像的“视觉”特征。

以下是一个简单的Python代码片段，使用Keras库（假设你已经有了一个预训练的VGG19模型）：

from keras.applications.vgg19 import VGG19, preprocess_input
from keras.models import Model

# 加载预训练的VGG19模型（去掉顶层）
vgg = VGG19(weights='imagenet', include_top=False)
vgg.trainable = False  # 因为我们只用到预训练的特征提取部分

# 获取VGG19的最后一层，通常选择conv5_4作为内容特征层
content_layer = vgg.get_layer('block5_conv4').output

# 假设source_image和target_image是两个输入张量
source_image = Input(shape=(height, width, channels))
target_image = Input(shape=(height, width, channels))

# 提取内容特征
source_features = vgg(source_image)
target_features = vgg(target_image)

# 计算感知损失
content_loss = mean_squared_error(source_features[content_layer.name], target_features[content_layer.name])

# 构建一个新模型来优化感知损失
combined_model = Model(inputs=[source_image, target_image], outputs=content_loss)

在这个例子中，`mean_squared_error`是计算内容损失的方法，你可以根据实际需求调整为其他损失函数。记得在训练过程中更新`combined_model`的权重，以便使目标图像尽可能接近源图像的内容。