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要在Keras中使用预训练模型，你可以使用keras.applications模块中提供的预训练模型。这些模型已经在大规模数据集上进行训练，并且可以在你的项目中进行微调或特征提取。
下面是一个使用预训练模型的示例：
from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras.applications.vgg16 import preprocess_input, decode_predictions from keras.preprocessing import image import numpy as np # 加载预训练的VGG16模型 model = VGG16(weights='imagenet') # 加载一张图片并进行预处理 img_path = 'path_to_your_image.jpg' img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) # 使用模型进行预测 preds = model.predict(x) # 输出预测结果 print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)[0]) 在上面的示例中，我们加载了VGG16模型，并使用image.load_img加载了一张图片，并对其进行预处理。然后我们使用模型进行预测，并输出了前三个最有可能的类别。
你还可以根据自己的需求对预训练模型进行微调，或者使用预训练模型提取特征来训练自己的模型。
