with tf.device('/cpu:0'): with tf.Session() as sess: images = tf.placeholder("float", [2, 224, 224, 3]) feed_dict = {images: batch} vgg = vgg19.Vgg19() with tf.name_scope("content_vgg"): vgg.build(images) prob = sess.run(vgg.prob, feed_dict=feed_dict) print(prob) utils.print_prob(prob[0], './synset.txt') utils.print_prob(prob[1], './synset.txt')

这段代码使用CPU计算设备执行了一个VGG19模型的前向传递，输入是一个形状为[2, 224, 224, 3]的浮点数张量。具体来说：

- 第1行指定了计算设备为CPU。
- 第2行创建了一个TensorFlow会话。
- 第3行创建了一个形状为[2, 224, 224, 3]的placeholder张量，其中2表示批处理大小，224x224表示输入图像的大小，3表示图像的通道数（RGB为3）。
- 第4行创建了一个feed_dict字典，将placeholder张量映射到输入的图像批处理。
- 第5行创建了一个VGG19模型实例vgg。
- 第6-8行创建了一个名为"content_vgg"的命名空间，并使用vgg.build(images)构建了模型，其中images是placeholder张量。
- 第9行通过sess.run()方法运行了模型的输出prob，feed_dict参数提供了输入图像批处理。
- 第10-12行使用utils.print_prob()函数打印了prob的前2个元素的概率分布，具体输出内容取决于synset.txt文件的内容，该文件包含了ImageNet数据集中每个类别的名称和编号。