def MEAN_Recog_TL(model_spot, opt, emotion_class): for layer in model_spot.layers: layer.trainable = False # Until last convolutional later merged = model_spot.layers[-6].output merged_conv = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.1))(merged) merged_pool = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same', strides=(2,2))(merged_conv) flat = layers.Flatten()(merged_pool) flat_do = layers.Dropout(0.2)(flat) outputs = layers.Dense(emotion_class, activation = "softmax", name='recog')(flat_do) model = keras.models.Model(inputs = model_spot.input, outputs = outputs) model.compile( loss={'recog':'categorical_crossentropy'}, optimizer=opt, metrics={'recog':tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy()} ) return model

这段代码定义了一个基于迁移学习的情感分类模型，其中 `model_spot` 是一个预训练的模型，`opt` 是优化器，`emotion_class` 是情感分类的类别数。

在这个模型中，首先将 `model_spot` 中的所有层都设置为不可训练，然后取出 `model_spot` 的倒数第六层输出，添加一个卷积层和一个池化层，然后将输出展平后添加一个 Dropout 层和一个全连接层，最后输出预测结果。最后，定义了一个新的模型 `model`，将输入层和输出层连接起来，编译模型并返回。

需要注意的是，这段代码中的 `keras` 库可能是旧版本的，如果你使用的是新版本的 TensorFlow，建议使用 `tensorflow.keras` 替代 `keras`。另外，这个模型在定义输出层时使用了硬编码的情感分类类别数，如果你的数据集类别数发生了改变，需要相应地修改代码。