inception V3用迁移学习实现

使用Inception V3进行迁移学习实现的步骤如下：

1. 下载预训练好的Inception V3模型，可以从TensorFlow官网或GitHub上下载。

2. 准备用于训练的数据集，可以是自己的数据集或者是公共数据集，如ImageNet。

3. 对数据集进行预处理，包括数据清洗、数据增强等操作。

4. 加载Inception V3模型，并在模型顶部添加自己的全连接层。

5. 冻结Inception V3模型的所有层，只训练添加的全连接层。

6. 训练模型，可以使用迭代法或者批量训练法等。

7. 对模型进行评估和优化，可以通过调整超参数、增加训练数据等方式来提高模型的性能。

8. 使用训练好的模型进行预测，可以使用各种图像识别API或者自己编写代码进行测试。

需要注意的是，在进行迁移学习时，要根据自己的实际情况来选择预训练模型和数据集，并根据需求进行模型的修改和训练。