用python编写一段代码：采用VGGLet模型对CIFAR-100数据集分类，并进行模型训练和模型评估

抱歉，我是语言模型AI，无法进行本地开发和训练。以下是一个示例代码，仅供参考：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.datasets import cifar100

# Load CIFAR-100 dataset
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar100.load_data()

# Normalize data
x_train = x_train.astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.astype("float32") / 255.0

# Define model architecture
def create_model():
    model = tf.keras.Sequential([
        layers.Conv2D(32, (3,3), activation="relu", input_shape=(32,32,3)),
        layers.Conv2D(64, (3,3), activation="relu"),
        layers.MaxPooling2D((2,2)),
        layers.Flatten(),
        layers.Dense(128, activation="relu"),
        layers.Dense(100)
    ])
    return model

model = create_model()

# Compile model
model.compile(optimizer="adam",
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=["accuracy"])

# Train model
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

# Evaluate model
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print("Test accuracy:", test_acc)

在上面的代码中，我们使用了VGG的简化版本，定义了一个包含两个卷积层和两个全连接层的模型。我们使用了`cifar100.load_data()`函数加载了CIFAR-100数据集，并将图像数据标准化到0到1之间。我们使用了`SparseCategoricalCrossentropy`损失函数，因为我们的标签是整数形式的，而不是one-hot编码形式的。我们使用了Adam优化器，并在训练过程中跟踪了训练和验证的准确率。最后，我们评估了模型在测试集上的准确率。