加載數據集：首先加載訓練和測試圖像數據集，并對其進行預處理，例如調整大小、歸一化等操作。
構建模型：使用Keras構建圖像分類模型，可以選擇常見的模型結構如卷積神經網絡（CNN）。
編譯模型：定義損失函數、優化器和評估指標，并使用compile()方法將其編譯為可以訓練的模型。
訓練模型：使用fit()方法訓練模型，指定訓練數據、批量大小、訓練輪數等參數進行模型訓練。
評估模型：使用evaluate()方法評估模型在測試數據上的性能，可以查看模型的準確率、損失值等指標。
進行預測：使用predict()方法對新的未知圖像進行分類預測。
調整模型：根據評估結果對模型進行調整，例如調整超參數、修改網絡結構等，以提高模型性能。
部署模型：將訓練好的模型部署到生產環境中，用于實際的圖像分類任務。
