创建定制的InceptionV3和CNN架构用于室内和室外火灾检测可以通过以下步骤实现：

1. 数据集准备
火灾检测需要一个包含火灾和非火灾图片的训练数据集。首先，收集足够数量的火灾图片和相同数量的非火灾图片以构建数据集。然后，将数据集分为训练集和测试集。确保两个类别的图片在训练集和测试集中分布均匀。可以使用OpenCV或PIL库加载和处理图像数据。

2. InceptionV3架构
InceptionV3是一种经典的卷积神经网络架构，可以用于图像分类任务。在使用InceptionV3之前，首先需要从Keras库中导入预训练的InceptionV3模型。接下来，根据任务需求，在顶部添加自定义的全局平均池化层、全连接层和输出层。全连接层的输出节点数应与类别数量相同，通常为2（火灾和非火灾）。在模型编译之前，可以选择冻结部分或全部预训练的层。这取决于你的数据集规模和任务要求。

3. CNN架构
除了使用InceptionV3，还可以设计自己的卷积神经网络（CNN）架构。CNN通过多个卷积层和池化层来提取图片的特征，并通过全连接层进行分类。为了创建一个适合室内和室外火灾检测的CNN架构，可以使用卷积层、池化层和全连接层的组合。可以从简单的架构开始，逐渐增加层数和参数量，通过训练和验证性能来优化架构。典型的CNN架构包括卷积层、池化层、批标准化层和全连接层，可以根据实际需求进行调整。

4. 训练和优化
在完成架构设计后，使用准备好的数据集对定制的InceptionV3和CNN网络进行训练和优化。在训练之前，需要选择合适的损失函数和优化器。损失函数可以选择交叉熵（Cross Entropy），而优化器可以选择Adam或其他常用的优化算法。通过训练和验证的过程，可以监控损失函数和准确率指标，并进行超参数调整和模型优化。通过逐步迭代和调整，最终可以得到一个适合室内和室外火灾检测的定制InceptionV3和CNN架构。

以上是创建用于室内和室外火灾检测的定制InceptionV3和CNN架构的一般步骤。具体的实现可以根据实际需求和数据集进行调整和优化。