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TensorFlow提供了一个完成迁移学习所需的数据集。这组数据集位于指定路径中，每个子文件夹代表一种花的类别，文件夹名称即为花类名称。平均每类包含734张RGB图片，图片大小不一但Inception V3模型能够处理。此外，模型文件路径中可以找到所需的Inception V3模型文件。

flower_photos_dispose.py脚本主要用于图片处理，包括将图片名整理成字典、获取图片路径及计算特征向量等功能。该脚本首先创建包含所有图片的字典，并按训练集、验证集和测试集分开。通过随机分数决定图片归属，确保数据集划分具有一定的随机性。

InceptionV3.py脚本用于加载和训练模型。它读取预先训练好的Inception V3模型文件，并在其基础上添加全连接层以进行训练。脚本定义了输入占位符和输出标签，编写损失函数并设置训练参数。通过循环迭代，脚本执行训练、验证和测试操作，并输出最终测试准确率。

整个流程从数据准备到模型训练，再到测试评估，完整地展示了如何利用预训练模型进行花类分类任务。

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