写一段基于cnn的火焰图像识别的代码，并告诉我如何向这个代码输入图形

以下是一个基于CNN的火焰图像识别的代码示例，这个代码使用了Keras库和TensorFlow后端：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 创建CNN模型
model = keras.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 加载训练数据和标签
train_data = ...
train_labels = ...

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10)

# 加载测试数据
test_data = ...

# 预测测试数据
predictions = model.predict(test_data)

# 输出预测结果
print(predictions)

要输入图像，可以使用以下代码加载图像并将其传递给模型：

from PIL import Image
import numpy as np

# 加载图像
image = Image.open('fire.jpg')

# 调整大小和格式
image = image.resize((64, 64))
image = np.array(image).astype('float32') / 255.0
image = np.expand_dims(image, axis=0)

# 预测图像
prediction = model.predict(image)

# 输出预测结果
print(prediction)

在这个例子中，我们假设图像文件名为“fire.jpg”，然后将其加载，调整大小和格式，最后将其传递给模型进行预测。