请调整vgg16模型的output size为2，提供代码

调整VGG16模型的输出大小到2通常是将其应用于二分类任务，例如猫狗识别。由于VGG16原本最后一层是全连接层，我们通常会冻结前面的卷积层并添加一个自定义的分类层。这里是一个使用PyTorch的示例代码：

import torch.nn as nn

# 加载预训练的VGG16模型（假设已经通过`torchvision.models.vgg16(pretrained=True)`加载）
model_vgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=True)

# 冻结所有卷积层
for param in model_vgg16.parameters():
    param.requires_grad = False

# 查看原模型的最后一层，它应该是FC层（fully connected layer）
original_classifier = model_vgg16.classifier

# 创建新的FC层，将输出大小设为2
new_classifier = nn.Sequential(
    nn.Linear(original_classifier[0].in_features, 128),  # 预先增加一层隐藏层以提高灵活性
    nn.ReLU(),
    nn.Dropout(p=0.5),
    nn.Linear(128, 2)  # 最终输出层，大小为2
)

# 替换原来的classifier
model_vgg16.classifier = new_classifier

# 确认修改后的模型输出维度
print("Modified VGG16 model output size:", model_vgg16.classifier[-1].out_features)

请注意，在实际应用中，可能还需要调整优化器、损失函数和其他设置以适应你的具体任务。