为每句代码加注释：# ResNet模型 color = 3 if RGB else 1 base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling=None, input_shape=(img_rows, img_cols, color), classes=nb_classes) # 冻结base_model所有层，这样就可以正确获得bottleneck特征 for layer in base_model.layers: layer.trainable = True x = base_model.output # 添加自己的全链接分类层 x = Flatten()(x) predictions = Dense(nb_classes, activation='softmax')(x) # 训练模型 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) sgd = SGD(learning_rate=learning_rate, decay=decay, momentum=momentum, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy']) # 绘制模型 if is_plot_model: plot_model(model, to_file='vgg/resnet50_model.png', show_shapes=True) return model

# 定义一个 ResNet 模型，color 根据 RGB 是否为 True 来确定为 3 或 1
color = 3 if RGB else 1

# 载入 ResNet50 模型的权重，并冻结所有层，只保留特征提取层
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling=None, input_shape=(img_rows, img_cols, color), classes=nb_classes)

# 将 base_model 所有层冻结，只训练后面添加的新层
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = True

# 在模型的顶部添加自定义的全连接分类层
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
predictions = Dense(nb_classes, activation='softmax')(x)

# 构建模型，指定输入和输出
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 定义优化器，使用 SGD 优化器，设置学习率、衰减、动量和 Nesterov 动量的参数
sgd = SGD(learning_rate=learning_rate, decay=decay, momentum=momentum, nesterov=True)

# 编译模型，设置损失函数、优化器和评价指标
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])

# 如果 is_plot_model 为 True，则绘制模型结构图并保存
if is_plot_model:
plot_model(model, to_file='vgg/resnet50_model.png', show_shapes=True)

# 返回构建好的模型
return model