在Python和TensorFlow 2.3环境下，如何从零开始构建一个花卉图像识别系统？请详细阐述步骤，并附上关键代码片段。

构建一个花卉图像识别系统是一个涉及多个步骤的复杂过程，涉及到机器学习和深度学习的知识。《Python+TensorFlow实现高分花卉识别系统期末大作业》不仅能够帮助你了解花卉识别系统开发的全过程，还提供了易于理解的注释，适合初学者学习和实践。

参考资源链接：[Python+TensorFlow实现高分花卉识别系统期末大作业](https://wenku.csdn.net/doc/2b991i2st9?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要准备花卉图像数据集。常见的数据集有Oxford 102花卉数据集，它包含了102种不同花卉的图像。接下来，你需要对这些图像进行预处理，包括归一化、缩放到统一大小等，以便它们可以被模型所使用。

其次，你需要构建一个卷积神经网络（CNN）模型。CNN模型由多个卷积层、池化层和全连接层组成，通过这些层，模型能够学习到图像的特征。在TensorFlow 2.3中，你可以使用tf.keras模块来快速构建模型。例如：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, 3)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
])

之后，你需要配置模型的编译过程，包括选择优化器、损失函数和评估指标。然后就可以开始训练模型了。在训练过程中，你会使用训练集来训练模型，并在验证集上验证模型的性能：

***pile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

history = model.fit(train_dataset, epochs=10, validation_data=validation_dataset)

最后，你需要评估模型在测试集上的表现。根据测试结果，你可以对模型进行微调，比如调整网络结构、学习率等，以提高识别准确率。

整个过程可能需要进行多次迭代和调整。如果你希望深入了解每一步的具体操作和背后的原理，《Python+TensorFlow实现高分花卉识别系统期末大作业》将是你最好的资源。此外，对于想要进行二次开发的高级用户，可以在这个基础上增加新类别的花卉识别，或者改进模型的架构和性能。

参考资源链接：[Python+TensorFlow实现高分花卉识别系统期末大作业](https://wenku.csdn.net/doc/2b991i2st9?spm=1055.2569.3001.10343)