如何使用Tensorflow的VGG16预置模型

使用Tensorflow的VGG16预置模型，可以通过以下步骤实现：

1. 导入Tensorflow和预置模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16

2. 加载预置模型：

model = VGG16(weights='imagenet', include_top=True)

其中，`weights`参数指定加载预训练的权重，`include_top`参数指定是否包含全连接层，默认为True。

3. 加载图像数据，进行预处理：

from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img
from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_input

# load the image
img = load_img('image.jpg', target_size=(224, 224))

# convert to array
img = img_to_array(img)

# expand dimensions
img = img.reshape((1, img.shape[0], img.shape[1], img.shape[2]))

# preprocess input
img = preprocess_input(img)

其中，`load_img`函数加载图像，`img_to_array`函数将图像转换为数组，`preprocess_input`函数进行图像预处理，将图像像素值做归一化处理。

4. 进行预测：

# predict the probability across all output classes
yhat = model.predict(img)

# convert the probabilities to class labels
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import decode_predictions
label = decode_predictions(yhat)
label = label[0][0]

# print the classification
print('%s (%.2f%%)' % (label[1], label[2]*100))

其中，`predict`函数进行预测，`decode_predictions`函数将预测结果转换为类别标签和概率，最后输出预测结果。

以上就是使用Tensorflow的VGG16预置模型的简单流程。