你写一个适用于我的数据的深度学习代码。要求有以下几个点：1、以dense net201为基础模型 。4、数据集包括测试集、训练集和校验集。5、绘制准确率和损失曲线图。6我的数据在C盘，

好的，以下是符合您要求的深度学习代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.densenet import DenseNet201
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 定义数据集路径
train_dir = 'C:/train'
test_dir = 'C:/test'
val_dir = 'C:/val'

# 定义图像生成器
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# 从路径中读取数据
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(train_dir, target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical')
test_generator = test_datagen.flow_from_directory(test_dir, target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical')
val_generator = val_datagen.flow_from_directory(val_dir, target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical')

# 加载DenseNet201模型
base_model = DenseNet201(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(224, 224, 3))
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(train_generator.num_classes, activation='softmax')(x)
model = tf.keras.models.Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 冻结DenseNet201的前几层
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

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

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_generator)
print('Test Accuracy:', test_acc)

# 绘制准确率和损失曲线图
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(history.history['accuracy'], label='train accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

plt.plot(history.history['loss'], label='train loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

请注意，此代码假定您的训练数据、测试数据和验证数据都存储在C盘的不同文件夹中，并且图像大小为224x224。如果不是这种情况，您需要相应地更改代码。此外，由于您没有提供有关您的数据集的其他详细信息，因此您可能需要调整一些参数，例如批量大小和学习率，以获得更好的性能。