在随书资料./data/flower_photo目录下有一个图像数据集flower_photos(有关该数据集的说明见例5.3），请编写一个卷积神经网络，用于实现对该数据集中的图像进行分类。

要在`./data/flower_photo`目录下的花卉照片数据集上训练一个卷积神经网络(CNN)进行图像分类，你可以按照以下步骤操作[^1]：

1. **数据预处理**: 使用PIL（Python Imaging Library）或相关的深度学习库（如OpenCV或imgaug）来加载和调整图像的尺寸以便适配模型。确保它们在训练时具有相同的形状。

   from PIL import Image
   import numpy as np

   def load_image(img_path):
       img = Image.open(img_path)
       return img.resize(preprocessing.input_shape[:2]) # 假设输入形状是(model_height, model_width, channels)

   images = np.array([load_image(f) / 255 for f in os.listdir('./data/flower_photo')])

2. **数据增强**: 可以对训练图像实施数据增强技术以增加模型泛化能力。例如，通过随机裁剪、旋转、缩放等手段增强图片多样性。

3. **划分训练集和验证集**: 划分一部分图片作为验证集，通常使用80%数据训练，剩余的20%验证。

4. **构建CNN架构**: 使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch搭建卷积网络。一个简单的架构可以基于VGG16，ResNet或DenseNet:

   from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
   base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_tensor=np.zeros((1,) + input_shape))

   x = layers.Flatten()(base_model.output)
   x = Dense(1024, activation='relu')(x)
   predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

5. **添加迁移学习**: 在顶部加入全连接层，并可能应用冷冻（freezing）策略训练较浅部分。仅训练新添加的权重。

6. **编译并训练**: 编译模型并使用`model.fit()`进行有监督学习。

   model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
   model.fit(images_train, labels_train, epochs=epochs, validation_data=(images_val, labels_val))

完成上述步骤后，你就可以评估模型在花类识别上的性能了。