用tf.function 封装VGG16网络

可以使用`tf.keras.applications.VGG16`来创建VGG16网络，并使用`tf.function`对其进行封装。以下是示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建VGG16网络
vgg16 = tf.keras.applications.VGG16(include_top=True, weights=None)

# 定义输入形状
input_shape = (224, 224, 3)

# 创建一个示例输入张量
input_tensor = tf.ones((1,) + input_shape)

# 运行一次网络以构建变量
_ = vgg16(input_tensor)

# 使用tf.function装饰器封装网络
@tf.function
def vgg16_fn(inputs):
    return vgg16(inputs)

# 调用封装后的函数进行前向传播
output = vgg16_fn(input_tensor)

# 打印输出形状
print(output.shape)

在上面的示例中，我们首先创建了VGG16网络，并使用`include_top=True`指定要包含顶部的全连接层。然后，我们使用`tf.ones`创建了一个示例输入张量，并将其传递给VGG16网络以构建变量。接下来，我们使用`tf.function`装饰器对VGG16网络进行封装，并定义了一个输入参数`inputs`。最后，我们调用封装后的函数`vgg16_fn`进行前向传播，并打印输出形状。