我现在只有图片信息，那你可以帮我给出基于tensorflow2下vgg13,每个文件所需要的代码吗。里面还要有test文件，以及draw文件。draw文件用来画出损失函数随epoch的变化曲线

好的，下面是基于 TensorFlow 2.x 的 VGG13 模型的代码示例，包括训练、测试和绘制损失函数随 epoch 变化的曲线：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.cifar10.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.astype("float32") / 255.0
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

# 定义 VGG13 模型
def vgg13():
    model = keras.Sequential()
    model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation="relu", padding="same", input_shape=(32, 32, 3)))
    model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation="relu", padding="same"))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation="relu", padding="same"))
    model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation="relu", padding="same"))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(layers.Conv2D(256, (3, 3), activation="relu", padding="same"))
    model.add(layers.Conv2D(256, (3, 3), activation="relu", padding="same"))
    model.add(layers.Conv2D(256, (3, 3), activation="relu", padding="same"))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(layers.Conv2D(512, (3, 3), activation="relu", padding="same"))
    model.add(layers.Conv2D(512, (3, 3), activation="relu", padding="same"))
    model.add(layers.Conv2D(512, (3, 3), activation="relu", padding="same"))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(layers.Flatten())
    model.add(layers.Dense(4096, activation="relu"))
    model.add(layers.Dropout(0.5))
    model.add(layers.Dense(4096, activation="relu"))
    model.add(layers.Dropout(0.5))
    model.add(layers.Dense(10, activation="softmax"))
    return model

# 初始化 VGG13 模型
model = vgg13()

# 训练模型
batch_size = 64
epochs = 100

model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1)

# 测试模型
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print("Test loss:", score[0])
print("Test accuracy:", score[1])

# 绘制损失函数随 epoch 变化的曲线
plt.plot(history.history["loss"], label="Training Loss")
plt.plot(history.history["val_loss"], label="Validation Loss")
plt.title("Training and Validation Loss")
plt.xlabel("Epoch")
plt.ylabel("Loss")
plt.legend()
plt.show()

代码中包括了 VGG13 模型的定义、数据预处理、模型训练、模型测试和绘制损失函数随 epoch 变化的曲线等部分。其中训练集和测试集均使用了 CIFAR-10 数据集。请注意，这里的模型是使用了 TensorFlow 2.x 的 Keras API 定义的，因此可能与早期版本的 TensorFlow 代码略有不同。