帮我生成一段用InceptionV3搭建的代码，用pycharm运行的简单代码。可以得到训练集和验证集的准确率曲线、损失函数曲线以及交叉熵函数曲线

好的，以下是使用InceptionV3搭建的代码，可以生成训练集和验证集的准确率曲线、损失函数曲线以及交叉熵函数曲线。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义训练集和验证集的目录
train_dir = 'path/to/train/directory'
validation_dir = 'path/to/validation/directory'

# 定义图片的大小和批次大小
img_size = 150
batch_size = 32

# 数据增强
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True
)

validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# 使用数据生成器读取数据集
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_dir,
    target_size=(img_size, img_size),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary'
)

validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory(
    validation_dir,
    target_size=(img_size, img_size),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary'
)

# 加载InceptionV3模型
base_model = InceptionV3(input_shape=(img_size, img_size, 3), include_top=False, weights='imagenet')

# 冻结模型的前三层
for layer in base_model.layers[:3]:
    layer.trainable = False

# 添加全局平均池化层和全连接层
x = base_model.output
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
x = tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x)

# 构建完整模型
model = tf.keras.models.Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.0001),
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(train_generator,
                    steps_per_epoch=train_generator.n // batch_size,
                    epochs=10,
                    validation_data=validation_generator,
                    validation_steps=validation_generator.n // batch_size)

# 绘制训练集和验证集的准确率曲线
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('Model Accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left')
plt.show()

# 绘制训练集和验证集的损失函数曲线
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('Model Loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left')
plt.show()

# 绘制训练集和验证集的交叉熵函数曲线
plt.plot(history.history['binary_crossentropy'])
plt.plot(history.history['val_binary_crossentropy'])
plt.title('Model Binary Crossentropy')
plt.ylabel('Binary Crossentropy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left')
plt.show()

你需要将代码中的 `path/to/train/directory` 和 `path/to/validation/directory` 替换为你自己的训练集和验证集的目录。同时，也可以根据自己的需要修改图片的大小、批次大小、训练轮数等参数。运行代码后，会生成训练集和验证集的准确率曲线、损失函数曲线以及交叉熵函数曲线。