引言

上一篇文章《VGG-net训练过程总结》详细介绍了VGG网络结构及其训练过程，主要采用了1.x版本进行训练。今天，我将使用TensorFlow 2.0来重新实现这一过程。

导入相关包

在导入相关包时，可能会出现红色下划线提示，这通常是PyCharm的问题，不会影响代码的运行。

设置训练参数

接下来，我们需要设置一些训练参数。

定义读取数据集函数

我们还需要定义一个函数来读取数据集。

定义网络模型

接下来，我们将定义VGG网络模型。

定义学习率调整函数

为了加快网络的收敛速度，我们定义了一个学习率调整函数。

主函数

最后，我们编写主函数来执行整个训练流程。在此过程中，可以选择是否进行数据扩增。

附代码

如有需要，可以通过私信获取完整代码。

TensorFlow 2.0大量使用了Keras的API接口，基本上是在Keras基础上加上了一层TensorFlow的外壳。因此，参考一个现成的代码可以快速上手。欢迎各位收藏并分享本文。