如何使用TensorFlow来准备一个包含键盘、椅子和眼镜图像的数字数据集，并将其用于VGG16和Inception V1两种预训练神经网络模型的训练？请说明数据预处理步骤以及如何保存训练和测试模型的准确率和损失图像。给出完整代码

在Python中，我们可以使用TensorFlow和其相关的库如Keras来准备和训练包含键盘、椅子和眼镜等类别图像的数据集。以下是基本的步骤：

1. **数据预处理**:
- 导入必要的库:

     import tensorflow as tf
     from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

- 加载并转换数据：

     train_dir = 'path_to_train_data'
     validation_dir = 'path_to_validation_data'

     # 使用ImageDataGenerator进行数据增强
     datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, rotation_range=40, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True)

     train_generator = datagen.flow_from_directory(train_dir, target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical')
     val_generator = datagen.flow_from_directory(validation_dir, target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical')

2. **选择预训练模型并加载**:
- 对于VGG16:

     base_model_vgg16 = tf.keras.applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

- 对于Inception V1 (也称为GoogLeNet):

     base_model_inceptionv1 = tf.keras.applications.InceptionV1(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

3. **冻结部分层**:
- 冻结所有预训练层，只训练新添加的分类层：

     for layer in base_model_vgg16.layers:
         layer.trainable = False

     for layer in base_model_inceptionv1.layers:
         layer.trainable = False

4. **添加新的全连接层**:
- 添加一层或多层全连接层进行分类：

     vgg16_outputs = base_model_vgg16.output
     vgg16_model = tf.keras.models.Model(inputs=base_model_vgg16.input, outputs=vgg16_outputs)
     vgg16_model.add(tf.keras.layers.Flatten())
     vgg16_model.add(tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'))
     vgg16_model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5))
     vgg16_model.add(tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')) # num_classes为类别总数

     inceptionv1_outputs = base_model_inceptionv1.output
     inceptionv1_model = tf.keras.models.Model(inputs=base_model_inceptionv1.input, outputs=inceptionv1_outputs)
     inceptionv1_model.add(tf.keras.layers.Flatten())
     inceptionv1_model.add(tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'))
     inceptionv1_model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5))
     inceptionv1_model.add(tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax'))  

5. **编译模型并训练**:

   loss_object = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True)
   optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

   def compile_and_fit(model, dataset, epochs=10):
       model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_object, metrics=['accuracy'])
       history = model.fit(dataset['train'], epochs=epochs, validation_data=dataset['val'])

   compile_and_fit(vgg16_model, {'train': train_generator, 'val': val_generator})
   compile_and_fit(inceptionv1_model, {'train': train_generator, 'val': val_generator})

6. **保存模型性能信息**:
可以使用`History.history`属性来获取每个epoch的训练和验证损失和准确率，然后自行可视化或保存到文件。

import matplotlib.pyplot as plt

# 保存VGG16的训练和验证曲线
plt.plot(history_vgg16.history['accuracy'], label='Train Accuracy')
plt.plot(history_vgg16.history['val_accuracy'], label='Validation Accuracy')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.savefig('vgg16_accuracy.png')

# 类似地保存其他模型的性能图...

记得替换上述代码中的路径、类别数（num_classes）、epochs值等，并确保数据目录存在且有正确的图片文件结构。