在上述代码中加入数据增强策略和改用vgg网络结构

以下是代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.models import Model

# 数据增强
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True)

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# 加载数据集
train_set = train_datagen.flow_from_directory(
    'train_dir',
    target_size=(224, 224),
    batch_size=32,
    class_mode='binary')

test_set = test_datagen.flow_from_directory(
    'test_dir',
    target_size=(224, 224),
    batch_size=32,
    class_mode='binary')

# 加载预训练模型
vgg_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# 冻结预训练模型的所有层
for layer in vgg_model.layers:
    layer.trainable = False

# 添加新的全连接层
x = Flatten()(vgg_model.output)
x = Dense(128, activation='relu')(x)
x = Dense(1, activation='sigmoid')(x)

# 构建新模型
model = Model(inputs=vgg_model.input, outputs=x)

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

# 训练模型
model.fit(train_set, epochs=10, validation_data=test_set)

在这个示例中，我们使用了`ImageDataGenerator`类来进行数据增强。我们通过设置`shear_range`、`zoom_range`和`horizontal_flip`等参数来对图像进行随机裁剪、缩放和水平翻转，从而增加数据样本的多样性。我们还使用了VGG16预训练模型，并在其后添加了两个全连接层。最后，我们编译并训练了新的模型。