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加载数据集：首先加载训练和测试图像数据集，并对其进行预处理，例如调整大小、归一化等操作。
构建模型：使用Keras构建图像分类模型，可以选择常见的模型结构如卷积神经网络（CNN）。
编译模型：定义损失函数、优化器和评估指标，并使用compile()方法将其编译为可以训练的模型。
训练模型：使用fit()方法训练模型，指定训练数据、批量大小、训练轮数等参数进行模型训练。
评估模型：使用evaluate()方法评估模型在测试数据上的性能，可以查看模型的准确率、损失值等指标。
进行预测：使用predict()方法对新的未知图像进行分类预测。
调整模型：根据评估结果对模型进行调整，例如调整超参数、修改网络结构等，以提高模型性能。
部署模型：将训练好的模型部署到生产环境中，用于实际的图像分类任务。
