输入以上代码后，jupyter显示这个Exception: URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/vgg16/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5: None -- [WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接。，怎么解决

这个错误通常是由于网络连接问题导致的。解决方法可能有以下几种：

1. 检查网络连接：确保您的计算机可以访问互联网，并且没有任何网络连接问题。

2. 使用代理：如果您使用了代理服务器，请确保代理配置正确，并且允许访问 `https://storage.googleapis.com` 这个地址。

3. 使用本地缓存：您可以尝试使用本地缓存来下载模型权重文件。在代码中添加以下代码，将模型权重文件下载到本地缓存中：

import os
from keras.utils.data_utils import get_file

# 模型权重文件存储路径
weights_path = '~/.keras/models/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5'

# 下载模型权重文件
if not os.path.exists(weights_path):
    weights_url = 'https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/vgg16/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5'
    get_file('vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5', weights_url, cache_subdir='models')

# 加载预训练的VGG16模型
model = VGG16(weights=weights_path)

这段代码将使用 `get_file` 函数将模型权重文件下载到 `~/.keras/models/` 目录下。如果已经下载过，将会直接使用本地缓存的文件。

请尝试以上方法，如果问题仍然存在，请确保您的网络连接和代理配置正确，并且允许访问模型权重文件的地址。