图像模式识别和图像处理：实现基于深度学习的图像分类

图像模式识别和图像处理在计算机视觉领域中扮演着重要的角色。通过使用深度学习技术，我们可以训练神经网络来自动识别和处理图像中的不同模式和特征。本文将介绍如何使用Python和常见的深度学习库来实现图像分类任务。

1. 数据集准备
   首先，我们需要准备一个包含已标记图像的数据集。常用的图像分类数据集包括MNIST、CIFAR-10和ImageNet。这些数据集可以免费下载和使用。在本文中，我们将使用MNIST手写数字数据集作为示例。

2. 环境设置
   在开始之前，我们需要安装Python和一些常用的深度学习库，如TensorFlow或PyTorch。可以使用pip或conda进行安装。

3. 导入库
   在代码的开头，我们需要导入所需的库和模块。以下是一个示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

4. 加载和预处理数据
   接下来，我们需要加载和预处理图像数据。