from tensorflow.keras import layers, models的作用和model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3),strides=(1,1),activation='relu',input_shape=(100, 100,3)))#第一个卷积层，卷积神经元个数为32，卷积核大小为3*3 model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2),strides=2))#紧接着的第一个池化层，2*2池化，步长为2 model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))#第二个卷积层 model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))#第二个池化层 model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))#第三个卷积层 model.add(layers.Flatten())#展平 model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))#全连接层 model.add(layers.Dense(17, activation='softmax'))#输出层 model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])的作用

`from tensorflow.keras import layers, models` 的作用是导入 TensorFlow 中 Keras 的 layers 和 models 模块，以便在代码中使用它们定义模型的各个层和模型的结构。

`model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), strides=(1,1), activation='relu', input_shape=(100, 100, 3)))` 是用于向模型中添加一个卷积层的代码。该层有32个卷积神经元，使用大小为3x3的卷积核，步长为1x1，激活函数为ReLU。这一层的输入形状为(100, 100, 3)，即输入图像的高度为100，宽度为100，通道数为3。

`model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2), strides=2))` 是用于向模型中添加一个最大池化层的代码。该层使用大小为2x2的池化窗口进行池化操作，步长为2。这一层的作用是对输入进行下采样，减少特征图的尺寸。

`model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))` 是用于添加第二个卷积层的代码。该层有64个卷积神经元，使用大小为3x3的卷积核，激活函数为ReLU。

`model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))` 是用于添加第二个池化层的代码。该层使用大小为2x2的池化窗口进行池化操作，步长为默认值1。

`model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))` 是用于添加第三个卷积层的代码。该层有64个卷积神经元，使用大小为3x3的卷积核，激活函数为ReLU。

`model.add(layers.Flatten())` 是用于添加一个展平层的代码。该层的作用是将多维的输入数据展平为一维，使其可以作为全连接层的输入。

`model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))` 是用于添加一个全连接层的代码。该层有64个神经元，激活函数为ReLU。

`model.add(layers.Dense(17, activation='softmax'))` 是用于添加一个输出层的代码。该层有17个神经元，激活函数为softmax。这里的模型是一个多类别分类模型，输出17个类别的概率分布。

`model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])` 是用于编译模型的代码。它配置了模型的优化器（optimizer），损失函数（loss）和评估指标（metrics）。在这个例子中，使用了Adam优化器、稀疏分类交叉熵损失函数和准确率作为评估指标。

整体而言，这段代码定义了一个卷积神经网络模型，具有多个卷积层、池化层、全连接层和输出层。通过编译模型，可以配置模型的优化器、损失函数和评估指标，以便进行后续的模型训练和评估。