写一个代码，用VGG16分析JAFFE数据集，将数据扩增十倍，并划分训练集、验证集和测试集

好的，这是一个计算机视觉的问题，我可以回答。以下是代码示例：

import keras
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.layers import Dense, Flatten
from keras.models import Model

# 定义常量
batch_size = 32
num_classes = 7
epochs = 50
input_shape = (48, 48, 3)

# 加载数据集
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255,
                                   rotation_range=30,
                                   shear_range=0.3,
                                   zoom_range=0.3,
                                   width_shift_range=0.4,
                                   height_shift_range=0.4,
                                   horizontal_flip=True,
                                   fill_mode='nearest')
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory('data/train',
                                                    target_size=input_shape[:2],
                                                    batch_size=batch_size,
                                                    color_mode='rgb',
                                                    class_mode='categorical',
                                                    shuffle=True)

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory('data/validation',
                                                         target_size=input_shape[:2],
                                                         batch_size=batch_size,
                                                         color_mode='rgb',
                                                         class_mode='categorical',
                                                         shuffle=True)

# 加载预训练的VGG16模型
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=input_shape)

# 添加新的全连接层
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

# 创建新的模型
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit_generator(train_generator,
                    steps_per_epoch=train_generator.n // batch_size,
                    epochs=epochs,
                    validation_data=validation_generator,
                    validation_steps=validation_generator.n // batch_size)

# 评估模型
test_generator = test_datagen.flow_from_directory('data/test',
                                                   target_size=input_shape[:2],
                                                   batch_size=batch_size,
                                                   color_mode='rgb',
                                                   class_mode='categorical',
                                                   shuffle=True)
test_loss, test_acc = model.evaluate_generator(test_generator, steps=test_generator.n // batch_size)
print('Test accuracy:', test_acc)

这段代码使用了ImageDataGenerator对图像进行增强，包括旋转、剪切、缩放、平移和水平反转等操作，使得训练集得到了扩增。使用VGG16模型作为基础模型，并添加一个新的全连接层。之后对模型进行编译，并使用生成器对模型进行训练和验证，最后对模型进行评估。