- 选择一个合适的深度学习算法进行场景分类。你可以使用流行的分类器，如卷积神经网络（CNN）。 - 使用适当的库，在Python中实现所选择的算法。

非常感谢您的提问！为了回答您的问题，我需要更多的信息来确定场景分类的具体要求和约束条件，例如输入数据的类型和大小、输出分类的类别数等。不过基于您提到的CNN，我可以提供一些一般性的建议。

卷积神经网络（CNN）是深度学习中最常用的算法之一，特别是在图像分类和识别任务中。CNN通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成，其中卷积层用于提取图像特征，池化层用于减小特征图的大小，全连接层用于输出分类结果。在场景分类中，CNN可以通过训练来学习场景特征，并将其映射到相应的类别上。

对于Python中的CNN实现，您可以使用开源深度学习框架如TensorFlow、Keras或PyTorch等。这些框架提供了易用的API和丰富的功能，可以帮助您快速构建和训练CNN模型。在实现CNN时，您需要确定模型的结构和超参数，例如卷积核大小、层数、激活函数、优化器、学习率等等。这些超参数的调整可以通过交叉验证等技术来实现。

总之，CNN是一种强大的场景分类算法，可以帮助您实现自动化的图像分类任务。在Python中，您可以使用流行的深度学习框架来实现CNN模型。希望我的回答能对您有所帮助！