1. 简介
Keras是一个开源的深度学习框架，它能够简化深度学习模型的构建和训练过程。在Keras中，可以使用预训练模型来构建模型。在本文中，我们将介绍如何使用ImageNet上预训练的模型来构建Keras模型。
2. Keras预训练模型
Keras提供了许多在ImageNet上预训练的深度学习模型，包括VGG16、VGG19、ResNet50、InceptionV3等。这些模型可以直接从Keras中导入，使用预训练的权重加载到模型中。
2.1 加载预训练模型
使用Keras加载预训练模型非常简单，可以使用如下代码：
from keras.applications.vgg16 import VGG16
model_vgg16 = VGG16(weights='imagenet')
上述代码中，我们使用VGG16模型，weights参数设置为"imagenet"，表示使用从ImageNet上预训练的权重。执行上述代码后，我们就得到了一个使用VGG16模型的Keras模型。
2.2 使用预训练模型
在有了预训练模型之后，我们可以使用它们来搭建我们自己的模型。以VGG16模型为例，我们可以只使用它的卷积部分，去掉最后的全连接层，并在顶部加上自己的全连接层。这样做的好处是我们可以利用已经在ImageNet上预训练的模型的特征提取能力，而不需要重新训练整个模型。
下面是使用VGG16模型的代码示例：
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Flatten
model_vgg16 = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
x = model_vgg16.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
x = Dense(1, activation='sigmoid')(x)
model = Model(inputs=model_vgg16.input, outputs=x)
上述代码中，我们使用VGG16模型作为基础模型，去掉最后的全连接层（include_top=False），并在顶部加上两个Dense层，最后得到输出为二分类的Keras模型。
3. 模型微调
除了使用预训练模型的特征提取能力，我们还可以对预训练模型进行微调。微调是指我们在已经训练好的模型基础上，重新训练整个模型或部分模型，以适应自己的数据集。
3.1 冻结特定层
在微调中，我们可以冻结预训练模型的部分层，只训练自己添加的全连接层。这样做的好处是可以最大程度地利用预训练模型的特征提取能力，同时避免在新的数据集上出现过拟合。
下面是冻结预训练模型的代码示例，我们以VGG16模型为例：
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Flatten
model_vgg16 = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
# 冻结VGG16模型前15层
for layer in model_vgg16.layers[:15]:
layer.trainable = False
x = model_vgg16.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
x = Dense(1, activation='sigmoid')(x)
model = Model(inputs=model_vgg16.input, outputs=x)
上述代码中，我们冻结了VGG16模型的前15层，只训练自己添加的全连接层。冻结层的数量可以根据情况进行调整。
3.2 调整学习率
在微调中，我们还可以调整模型的学习率，以适应新的数据集。
下面是调整学习率的代码示例：
from keras.optimizers import SGD
# 调整VGG16模型的学习率
model.compile(optimizer=SGD(lr=1e-4, momentum=0.9), loss='binary_crossentropy')
上述代码中，我们使用SGD优化器，并将学习率设置为1e-4，动量设置为0.9。
4. 结论
在本文中，我们介绍了如何使用Keras中预训练的深度学习模型来构建模型，并对模型进行微调。使用预训练模型能够加快模型的训练速度，同时提高模型的准确率。在实际应用中，我们可以根据自己的需要选择不同的预训练模型，并根据情况进行微调。