在Keras中使用預訓練模型可以通過以下步驟實現：
導入所需的預訓練模型和相應的預處理函數。Keras提供了一些預訓練模型，如VGG16、VGG19、ResNet50、InceptionV3等，可以通過keras.applications模塊進行導入。
創建模型實例并加載預訓練權重。例如，可以使用pretrained_model = keras.applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False)來加載VGG16模型的預訓練權重。
添加自定義的輸出層。根據任務需求，可以在預訓練模型的頂部添加自定義的全連接層或其他層。
編譯模型。使用pretrained_model.compile()方法來編譯模型，設置優化器、損失函數和評估指標。
訓練模型。使用pretrained_model.fit()方法來訓練模型，傳入訓練數據和標簽。
對模型進行評估和預測。使用pretrained_model.evaluate()方法對模型進行評估，使用pretrained_model.predict()方法對新數據進行預測。
通過以上步驟，就可以在Keras中使用預訓練模型進行遷移學習或其他相關任務。
