基于tensorflow2.0在VGG16中添加SENet进行人脸表情识别代码

下面是基于TensorFlow 2.0和VGG16模型添加SENet进行人脸表情识别的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout, GlobalAveragePooling2D, Reshape, Multiply, Add
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16

# 定义SE模块
def se_module(input_feature, ratio=8):
    channel = input_feature.shape[-1]
    gap = GlobalAveragePooling2D()(input_feature)
    fc1 = Dense(channel // ratio, activation='relu')(gap)
    fc2 = Dense(channel, activation='sigmoid')(fc1)
    fc2 = Reshape((1, 1, channel))(fc2)
    return Multiply()([input_feature, fc2])

# 加载VGG16模型
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(48, 48, 3))
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 添加SE模块
x = base_model.output
x = se_module(x)
x = Flatten()(x)
x = Dense(128, activation='relu')(x)
x = Dropout(0.5)(x)
predictions = Dense(7, activation='softmax')(x)

model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

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

# 训练模型
model.fit(train_generator, epochs=10, validation_data=val_generator)

其中，`se_module`函数定义了SE模块，`ratio`参数用于控制FC层输出通道数与输入通道数的比例，默认为8。

在加载VGG16模型后，通过调用`base_model.output`获取模型输出，然后将输出作为SE模块的输入，并将SE模块输出后的结果通过Flatten层压平，接着添加一个全连接层、一个Dropout层和一个Softmax层，最终构建出完整的SENet-VGG16模型，并使用`model.compile`编译模型，使用`model.fit`训练模型。

需要注意的是，本示例代码中的`train_generator`和`val_generator`需要根据具体情况进行替换，以适配训练数据的输入形式和标签形式。