1. 加载Vgg预训练模型的背景介绍
Tensorflow是一个非常流行的开源深度学习框架，它提供了丰富的神经网络模型以及训练工具。其中，Vgg是一个非常经典的深度卷积神经网络模型，它在各种计算机视觉任务（如图像分类、目标检测等）中取得了很好的效果。因此，很多人在使用Tensorflow进行计算机视觉任务时选择加载Vgg预训练模型。
2. 注意事项
2.1 Vgg预训练模型下载
在加载Vgg预训练模型之前，首先需要下载相应的预训练权重。这些权重保存在一个文件中，可以从Tensorflow官方网站或者其他资源网站上获取。值得注意的是，Vgg模型有不同的版本，因此需要根据自己的需求选择合适的预训练权重文件。
2.2 加载预训练模型
在Tensorflow中，模型的加载可以通过调用相应的函数实现。加载Vgg预训练模型的函数可以通过导入tensorflow.python.keras.applications.vgg16实现。具体的代码如下：
from tensorflow.python.keras.applications.vgg16 import VGG16
model = VGG16(weights='路径/预训练权重文件')
这里需要注意的是，weights参数指定了预训练权重文件的路径，需要根据自己的实际情况进行修改。
2.3 修改分类器的输出
Vgg模型的原始输出是一个1000维的向量，表示了模型对于1000个不同类别的概率估计。在实际应用中，往往需要根据具体的任务修改模型的输出。可以通过下面的代码将模型的输出替换成自定义的输出：
from tensorflow.python.keras.layers import Dense
from tensorflow.python.keras.models import Model
new_output = Dense(number_of_classes, activation='softmax')(base_model.layers[-2].output)
model = Model(inputs=model.input, outputs=new_output)
这里的number_of_classes表示任务中的类别数目，需要根据实际情况进行修改。
3. 总结
加载Vgg预训练模型是一个常见的操作，在Tensorflow中可以通过调用相应的函数实现。在加载模型之前，需要下载并选择合适的预训练权重文件。另外，根据具体的任务，还需要修改模型的输出。通过本文的介绍，希望读者能够更好地理解加载Vgg预训练模型的几个注意事项。