迁移学习是一种在深度学习中广泛应用的技术，特别适合在数据不足的场景下显著提升模型性能。本文深入剖析迁移学习的原理，并演示如何使用Python中的TensorFlow和Keras加载预训练模型，对新的图像数据集进行分类。我们将详细介绍特征提取和微调的迁移学习方法，涵盖如何处理数据、加载和冻结模型层、训练模型并评估性能的全过程。文中配有大量代码和中文注释，帮助读者清晰理解迁移学习的关键步骤和实现方式，使读者能够快速掌握图像分类的迁移学习技术。