在 TensorFlow 中，Inception-ResNet-V2 是一个非常强大的图像分类模型。下面我们将介绍如何使用这个模型进行图像分类。
首先，确保你已经安装了 TensorFlow。你可以使用以下命令安装：

pip install tensorflow

接下来，我们将使用 TensorFlow 的预训练模型库来加载 Inception-ResNet-V2 模型。你可以在 TensorFlow Hub 上找到这个模型。首先，安装 TensorFlow Hub：

pip install tensorflow-hub

然后，使用以下代码加载 Inception-ResNet-V2 模型：

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
model = hub.KerasLayer('https://tfhub.dev/google/imagenet/inception_resnet_v2/classification/4')

现在，你可以使用这个模型进行图像分类。假设你有一张名为 ‘example.jpg’ 的图像，你可以使用以下代码进行分类：

import numpy as np
from PIL import Image
import requests
import io
# 下载图像
response = requests.get('https://example.com/example.jpg', stream=True)
img = Image.open(io.BytesIO(response.content))
# 将图像转换为 numpy 数组
img_array = np.array(img)
img_array = img_array / 255.0  # 归一化到 [0, 1] 区间
# 进行分类预测
predictions = model(img_array[tf.newaxis, ...])[0]
predicted_class = np.argmax(predictions)
print(f'Predicted class: {predicted_class}')
print(f'Predicted probability: {predictions[predicted_class]}')

如果你想将模型导出并用于其他项目，你可以将模型冻结为一个单独的 TensorFlow 图文件。使用以下命令导出模型：
```python
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_saved_models as tfsmd

加载预训练模型

model = hub.KerasLayer(‘https://tfhub.dev/google/imagenet/inception_resnet_v2/classification/4‘)
modelname = ‘inception_resnet_v2’
version = 1 # 版本号，可以根据需要修改
tags = {tf.saved_model.tag_constants.SERVING} # 设置标签，用于指定模型的使用场景，这里我们设置为 SERVING，表示用于推理服务。
export_path = f’{model_name}{version}’ # 导出路径，可以根据需要修改。这里我们将其设置为 f’{modelname}{version}’，表示在当前目录下创建一个名为 {modelname}{version} 的文件夹来保存导出的模型。
builder = tfsmd.SavedModelBuilder(export_path) # 创建 SavedModelBuilder 对象，用于构建 TensorFlow 图文件。这里我们将其命名为 builder。builder 对象将会将模型保存到指定的导出路径中。builder.add_meta_graph_and_variables(tf.compat.v1.Session(), tags) # 将模型添加到 builder 中，并指定标签。这里我们使用 tf.compat.v1.Session() 来创建一个 TensorFlow 会话，并将这个会话传递给 add_meta_graph_and_variables() 方法来添加模型和变量。tags 参数用于指定模型的用途。builder.save() # 将 builder 中的内容保存为 TensorFlow 图文件。这里我们调用 save() 方法来保存 builder 中的内容。```python