写一个能在jupyter notebook运行的能识别文件夹中的猫的图片的代码

当然，下面是一个可以在Jupyter Notebook中运行的代码示例，用于识别文件夹中的猫的图片。这个示例使用了与之前一样的深度学习库Keras和预训练的模型VGG16。以下是代码：

import os
import numpy as np
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input, decode_predictions
from keras.applications.vgg16 import VGG16

# 加载预训练的VGG16模型
model = VGG16(weights='imagenet')

# 加载和预处理要进行识别的图像
def predict_image(image_path):
    img = image.load_img(image_path, target_size=(224, 224))
    x = image.img_to_array(img)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    x = preprocess_input(x)

    # 使用VGG16模型进行预测
    preds = model.predict(x)
    # 解码预测结果
    decoded_preds = decode_predictions(preds, top=3)[0]
    
    # 返回前三个最可能的类别及其概率
    return decoded_preds

# 预测文件夹中所有图片的类别
def predict_folder(folder_path):
    for filename in os.listdir(folder_path):
        if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".jpeg") or filename.endswith(".png"):
            image_path = os.path.join(folder_path, filename)
            preds = predict_image(image_path)
            print(f'Image: {filename}')
            for (index, (name, desc, prob)) in enumerate(preds):
                print(f'{index+1}. {name}: {prob * 100:.2f}%')
            print('----------------------')

# 替换为您自己的文件夹路径
folder_path = 'path_to_your_folder'  
predict_folder(folder_path)

请确保已安装Keras和TensorFlow，并替换`folder_path`变量为您要识别的文件夹路径。这段代码将遍历文件夹中的所有图片，并将每张图片的前三个最可能的类别及其概率打印出来。