帮我用python写一个CNN图像分类算法，我来提供图片

好的，首先你需要安装一些Python库，包括TensorFlow、Keras和NumPy。你可以使用以下命令来安装它们：

pip install tensorflow
pip install keras
pip install numpy

然后，你需要准备你的图像数据集。建议将其分成训练集和测试集，以便在模型训练期间进行验证。

下面是一个简单的CNN图像分类器的示例代码，你可以根据自己的数据集进行修改：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 初始化CNN模型
classifier = Sequential()

# 添加卷积层和池化层
classifier.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape = (64, 64, 3), activation = 'relu'))
classifier.add(MaxPooling2D(pool_size = (2, 2)))
classifier.add(Conv2D(32, (3, 3), activation = 'relu'))
classifier.add(MaxPooling2D(pool_size = (2, 2)))

# 添加全连接层
classifier.add(Flatten())
classifier.add(Dense(units = 128, activation = 'relu'))
classifier.add(Dense(units = 1, activation = 'sigmoid'))

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

# 图像增强
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255,
                                   shear_range = 0.2,
                                   zoom_range = 0.2,
                                   horizontal_flip = True)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255)

# 加载数据集
training_set = train_datagen.flow_from_directory('path/to/training/set',
                                                 target_size = (64, 64),
                                                 batch_size = 32,
                                                 class_mode = 'binary')
test_set = test_datagen.flow_from_directory('path/to/test/set',
                                            target_size = (64, 64),
                                            batch_size = 32,
                                            class_mode = 'binary')

# 训练模型
classifier.fit_generator(training_set,
                         steps_per_epoch = 8000,
                         epochs = 25,
                         validation_data = test_set,
                         validation_steps = 2000)

在上述代码中，我们使用了Keras的Sequential模型，它允许我们按顺序添加网络层。我们添加了两个卷积层和池化层，然后添加了一个全连接层。最后编译模型，使用ImageDataGenerator进行图像增强，并使用fit_generator方法来训练模型。

你需要将`path/to/training/set`和`path/to/test/set`替换为你的图像数据集的路径。`target_size`指定了图像的大小，`batch_size`指定了每个训练批次的大小，`class_mode`指定了图像的类别。

注意，在这个例子中，我们使用了二元分类，即只有两个类别。如果你的数据集有多个类别，你需要将`class_mode`改为`'categorical'`，并使用`softmax`作为激活函数。

希望这个例子对你有帮助！