把MobileNet定义部分封装成一个函数

好的，以下是将MobileNet定义部分封装成一个函数的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import MobileNet
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras.models import Model

def build_mobilenet(input_shape, num_classes):
    """
    构建一个MobileNet模型，并替换顶部分类器
    :param input_shape: 输入图像大小
    :param num_classes: 分类数
    :return: 构建好的模型
    """
    # 加载MobileNet模型，并替换顶部分类器
    base_model = MobileNet(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=input_shape)
    x = base_model.output
    x = GlobalAveragePooling2D()(x)
    x = Dense(1024, activation='relu')(x)
    predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
    model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

    # 冻结MobileNet网络层
    for layer in base_model.layers:
        layer.trainable = False

    return model

这个函数接收输入图像的大小和分类数作为参数，并返回一个构建好的MobileNet模型。我们可以在这个函数的基础上进一步完成数据增强、编译模型、训练模型等操作。