在Keras中進行遷移式強化學習可以通過以下步驟實現：

1. 導入必要的庫：

from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Input
from keras.optimizers import Adam

2. 加載預訓練的模型和環境：

from keras.applications import VGG16
from rl.agents.dqn import DQNAgent
from rl.policy import BoltzmannQPolicy
from rl.memory import SequentialMemory

3. 設置環境和動作空間的維度：

env = gym.make('your_environment')
np.random.seed(123)
env.seed(123)
nb_actions = env.action_space.n

4. 定義模型結構：

input_shape = env.observation_space.shape
input_tensor = Input(shape=input_shape)
base_model = VGG16(include_top=False, input_tensor=input_tensor)

5. 添加自定義頭部：

x = base_model.output
x = Dense(512, activation='relu')(x)
x = Dense(nb_actions, activation='linear')(x)
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=x)

6. 編譯模型：

model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss='mse')

7. 定義內存和策略：

memory = SequentialMemory(limit=10000, window_length=1)
policy = BoltzmannQPolicy()

8. 創建代理并訓練：

dqn = DQNAgent(model=model, nb_actions=nb_actions, memory=memory, policy=policy,
               nb_steps_warmup=1000, target_model_update=1e-2)
dqn.compile(Adam(lr=1e-3), metrics=['mae'])
dqn.fit(env, nb_steps=50000, visualize=False, verbose=2)

通過以上步驟，您就可以在Keras中實現遷移式強化學習了。記得根據您的具體問題和環境進行適當的調整和優化。