在Tensorflow 2.0中无法使用vggface-keras

Tensorflow 2.0是Google开源的机器学习框架，而vggface-keras是一个基于Keras的深度学习模型，用于人脸识别和人脸表情分析等任务。然而，在Tensorflow 2.0中无法直接使用vggface-keras模型，因为vggface-keras是基于Tensorflow 1.x版本的。Tensorflow 2.0对于模型定义和训练的方式做了较大的改变，不再支持之前版本中的一些API和操作。

如果你想在Tensorflow 2.0中使用vggface-keras模型，有几种解决方法：

1. 迁移学习：可以通过使用Tensorflow Hub中的已经训练好的模型来实现类似的功能。Tensorflow Hub提供了许多预训练模型，包括一些用于人脸识别的模型，可以根据具体需求选择适合的模型进行迁移学习。
2. 模型重写：将vggface-keras模型的定义和训练代码进行修改，以适应Tensorflow 2.0的新特性和API。这可能需要对模型的网络结构和训练过程进行调整和改进。
3. 寻找替代模型：在Tensorflow 2.0中，可以寻找其他类似vggface-keras的人脸识别模型来使用。例如，可以考虑使用ResNet、Inception或MobileNet等经典的卷积神经网络模型，它们在Tensorflow 2.0中有较好的支持，并且有许多已经训练好的模型可供使用。

需要注意的是，在回答中并不能提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商。关于Tensorflow 2.0的使用以及人脸识别模型的选择和应用场景，可以参考腾讯云的相关文档和产品介绍。