帮我写一份图像识别代码

抱歉，我是一个语言模型，无法编写代码。但是，我可以为您提供一个简单的图像识别代码示例，您可以根据您的需求进行修改和优化。

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 数据预处理
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

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

# 测试模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

# 预测图像
predictions = model.predict(test_images)
plt.figure(figsize=(10,10))
for i in range(25):
    plt.subplot(5,5,i+1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid(False)
    plt.imshow(test_images[i], cmap=plt.cm.binary)
    predicted_label = np.argmax(predictions[i])
    true_label = test_labels[i]
    if predicted_label == true_label:
        color = 'blue'
    else:
        color = 'red'
    plt.xlabel("{} ({})".format(predicted_label,
                                true_label),
                                color=color)
plt.show()

这是一个简单的图像识别代码，用于识别手写数字。首先，我们导入MNIST数据集，对训练图像和测试图像进行归一化处理。然后，我们创建一个神经网络模型，包含一个Flatten层和两个Dense层。最后，我们编译模型，训练模型，测试模型，并使用模型预测测试图像。最后，我们使用Matplotlib绘制测试图像和其预测标签。