def load_data(address): im=io.imread(address) image_list=[] for item in im: row=[] for i in item: row.append([i[0]]) image_list.append(row) array=np.array(image_list) array=array/255 image=np.expand_dims(array,axis=0) return image address_list=['0.jpg','1.jpg','2.jpg','3.jpg','4.jpg','5.jpg','6.jpg','7.jpg','8.jpg','9.jpg'] for address in address_list: image=load_data(address) predictions=model.predict_classes(image) print('图片预测结果：'+str(predictions[0]))

这段代码的作用是加载图像数据并进行预测。它首先定义了一个`load_data`函数，该函数接受一个地址作为参数，通过`io.imread`函数加载图像，并将图像数据归一化处理。然后，它将图像数据转换为Numpy数组，并在第0维度上扩展维度。最后，它返回处理后的图像数据。

在主程序中，定义了一个地址列表`address_list`，循环遍历地址列表中的每个地址。对于每个地址，调用`load_data`函数加载图像数据，并使用模型`model`进行预测。预测的结果存储在`predictions`变量中，并通过打印语句输出预测结果。

请注意，这段代码中引用了一些未定义的变量，比如`io`、`model`和`np`，你需要在代码中添加相应的导入语句以确保代码能够正确运行。另外，请检查代码缩进是否正确，以保证代码逻辑正确。