conv_base = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(150, 150, 3)) # 冻结卷积基 保证其权重在训练过程中不变 conv_base.trainable = False for layer in conv_base.layers: print(layer.name + ':' + str(layer.trainable)) # 构建训练网络 model = models.Sequential() model.add(conv_base) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(units=4096, activation='relu')) model.add(layers.Dense(units=4096, activation='relu')) model.add(layers.Dense(units=1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-5), # optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), metrics=['acc']) 这部分代码是做什么的

这段代码是使用 VGG16 模型进行迁移学习，在其卷积基的基础上构建一个新的神经网络，用于对图像二分类任务进行训练和预测。具体来说，它完成以下几个任务：

1. 使用 `VGG16` 作为卷积基，加载预训练的权重 `weights='imagenet'`，并去掉顶层的全连接层 `include_top=False`，同时设置输入数据的形状为 `(150, 150, 3)`。
2. 冻结卷积基的权重，即在训练过程中不更新卷积基的权重 `conv_base.trainable = False`。
3. 遍历卷积基的所有层，并输出每一层的名称和是否可训练的状态。
4. 构建新的神经网络模型 `model`，将卷积基添加到模型中，并在其之上添加全连接层和输出层，构成完整的网络结构。
5. 编译模型，设置损失函数为二分类交叉熵损失函数 `loss='binary_crossentropy'`，优化器为 RMSprop 优化器 `optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-5)`，并设置模型评估指标为准确率 `metrics=['acc']`。

这段代码的主要目的是通过迁移学习，将预训练的卷积基网络与新的全连接层和输出层结合起来，构建一个能够对图像进行分类的深度学习模型，并为其设置训练参数和优化器等。