Keras是一個用于構建和訓練深度學習模型的高級神經網絡庫。遷移學習是一種利用已經訓練好的模型在新任務上進行訓練的技術。下面介紹如何使用Keras進行遷移學習：

1. 加載預訓練模型：Keras提供了一些預訓練的模型，比如VGG16、ResNet50等。你可以使用keras.applications模塊中的函數來加載這些模型。例如，使用以下代碼加載VGG16模型：

from keras.applications import VGG16

base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

2. 凍結預訓練模型的權重：通常情況下，我們會凍結預訓練模型的權重，只訓練新添加的全連接層。可以通過以下代碼來凍結模型的權重：

for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

3. 添加新的全連接層：在凍結預訓練模型的權重后，需要添加一個新的全連接層來適應你的任務。例如，可以添加一個全連接層和一個輸出層：

from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D

x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

4. 編譯模型和訓練：編譯模型并訓練它。可以使用model.compile()方法來編譯模型，使用model.fit()方法來訓練模型。

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val))

通過以上步驟，你可以使用Keras進行遷移學習并訓練自己的深度學習模型。