计算机视觉挑战项目：提供基线模型

引言：
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它致力于让计算机具备解释和理解图像和视频的能力。在计算机视觉项目中，基线模型是一个起点，它为我们提供了一个简单而有效的解决方案。本文将介绍一个计算机视觉挑战项目，并提供一个基线模型的源代码。

1. 问题描述：
   我们的计算机视觉挑战项目是图像分类任务，目标是将输入的图像分为不同的预定义类别。我们提供了一个由图像组成的数据集，每个图像都带有相应的标签。我们需要构建一个模型，能够自动学习图像的特征，并根据这些特征对图像进行分类。

2. 数据集：
   我们的数据集包含了许多带有标签的图像样本。这些图像涵盖了不同的类别，例如动物、食物、建筑等。每个图像都存储为一个二进制文件，并与其对应的标签一起提供。

3. 数据预处理：
   在构建基线模型之前，我们需要对数据进行预处理。首先，我们将读取二进制文件，并将其转换为图像张量。然后，我们将归一化图像的像素值，以便它们在相似的尺度范围内。最后，我们将标签进行独热编码，以便在训练过程中能够对其进行处理。

下面是数据预处理的源代码：

import numpy