本教程介绍如何使用Python和深度学习进行图像分类。通过准备数据集，利用Keras构建模型，训练并评估卷积神经网络（CNN），实现图像的预处理和分类。教程适合初学者，帮助理解深度学习在图像分类中的应用。
深度学习在计算机视觉领域有着广泛的应用，其中之一就是图像分类。图像分类是指根据图像的内容将其归类到预定义的类别中。在本教程中，我们将使用Python编程语言和深度学习技术来构建一个图像分类器。
首先，我们需要准备数据集。一个好的数据集对于训练准确的图像分类器至关重要。你可以在互联网上找到许多标记好的图像数据集，例如MNIST手写数字数据集或CIFAR-10图像数据集。你也可以创建自己的数据集。
接下来，我们将使用深度学习库Keras来构建我们的图像分类器。Keras是一个用户友好的深度学习库，它提供了高层次的接口，方便我们构建和训练深度神经网络模型。
首先，我们需要导入所需的库：
import numpy as np
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D
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