帮我生成一段用pycharm运行的用InceptionV3搭建的简单代码，不需要自己操作，库比较少。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，以下是一个简单的使用InceptionV3搭建图像分类模型的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras import backend as K
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载预训练的 InceptionV3 模型，并去掉顶部的全连接层
base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False)

# 添加自己的全连接层
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(2, activation='softmax')(x)

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

# 冻结预训练模型的所有层，只训练自己添加的层
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 编译模型
model.compile(optimizer=SGD(lr=0.0001, momentum=0.9), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 加载数据集
train_datagen = image.ImageDataGenerator(rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True)
test_datagen = image.ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory('train', target_size=(299, 299), batch_size=32, class_mode='categorical')
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory('validation', target_size=(299, 299), batch_size=32, class_mode='categorical')

# 训练模型
history = model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=2000, epochs=50, validation_data=validation_generator, validation_steps=800)

# 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.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
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.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
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['categorical_crossentropy'])
plt.plot(history.history['val_categorical_crossentropy'])
plt.title('Model Categorical Crossentropy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Categorical Crossentropy')
plt.legend(['train', 'validation'], loc='upper left')
plt.show()

在这个示例中，我们使用了预训练的 InceptionV3 模型作为基础模型，添加了自己的全连接层，并使用 ImageDataGenerator 加载了训练集和验证集。然后，我们编译模型，训练模型，并绘制了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。