基于VGG和LSTM的图像问答任务实现：数据和代码

介绍
图像问答是计算机视觉和自然语言处理领域的研究热点之一。该任务要求模型能够理解图像内容，并根据问题生成合理的回答。本文将介绍如何使用VGG和LSTM模型实现图像问答任务，并提供相应的数据和代码。

模型概述
我们将使用VGG（Visual Geometry Group）模型提取图像特征，并使用LSTM（Long Short-Term Memory）模型处理问题和生成回答。VGG是一个经典的卷积神经网络，用于图像分类任务。LSTM是一种递归神经网络，擅长处理序列数据。

数据集
在这个示例中，我们将使用一个常见的图像问答数据集，例如VQA（Visual Question Answering）数据集。该数据集包含图像、问题和相应的回答。我们需要将图像转换为特征向量，并将问题转换为数值表示。

代码实现
首先，我们需要导入所需的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow